Previsão de demanda de energia elétrica de curto prazo utilizando abordagens de comitês de Wavenets

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ribeiro, Gabriel Trierweiler
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/47469
Resumo: Orientador : Prof. Dr. Leandro dos Santos Coelho
id UFPR_e48d7328899e98155a060b844e850fa7
oai_identifier_str oai:acervodigital.ufpr.br:1884/47469
network_acronym_str UFPR
network_name_str Repositório Institucional da UFPR
repository_id_str 308
spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaCoelho, Leandro dos Santos, 1968-Ribeiro, Gabriel Trierweiler2023-12-29T12:04:33Z2023-12-29T12:04:33Z2017https://hdl.handle.net/1884/47469Orientador : Prof. Dr. Leandro dos Santos CoelhoDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 12/04/2017Inclui referências : f. 87-98Área de concentração: Sistemas eletrônicosResumo: A energia elétrica faz parte de um mercado que envolve agentes de geração, transmissão, distribuição e consumo que desejam maximizar seus lucros e minimizar suas despesas. Para isso precisam de um planejamento que tenha como base uma previsão de demanda precisa, já que um cenário pessimista pode levar ao despacho de mais geradores do que o necessário, reserva excessiva de matéria prima e aumento do custo de operação, e por outro lado um cenário otimista pode colocar o sistema elétrico em risco ou exigir a compra de energia no mercado livre a um preço alto. Por isso, a previsão de demanda tem sido empregada em áreas como o agendamento ótimo de geradores, planejamento da manutenção, planejamento da reserva hídrica, compreensão do padrão de consumo, planejamento da expansão e previsão de preços e ajuste de tarifas. Contudo, uma série de demanda é uma série temporal que possui não linearidades e componentes periódicos aleatórios como o clima, perfil dos usuários, eventos públicos, economia, medições erradas, e, consequentemente, um modelo de previsão linear pode não ser apropriado. Este trabalho utiliza diferentes abordagens para formar comitês de wavenets para a previsão de séries temporais de demanda de energia elétrica de curto prazo, os desempenhos são comparados com uma rede neural artificial perceptron multicamadas com função de ativação sigmoide na camada oculta, uma wavenet simples, com a média da última semana e com o modelo inocente. As séries de demanda adotadas, isto é, duas séries de demanda anuais reais com medições horárias, passam por um estágio de pré-processamento para remoção da tendência e normalização, e também para transformação dos valores da série em conjuntos de entrada e saída para o treinamento supervisionado. Emprega-se a estratégia de previsão um passo à frente e a avaliação das previsões é realizada pelo coeficiente de correlação múltipla ???? e também pela análise de correlação entre os resíduos. Para criação dos comitês utiliza-se a reamostragem com reposição, a validação cruzada e a dizimação de entradas, seleção construtiva, combinação pela média simples, moda, mediana e generalização empilhada. Os resultados dos testes de não linearidade demonstram que as duas séries consideradas são não lineares, e também constata-se a diminuição da assimetria dos dados após sua transformação. Do processo de seleção de variáveis obtém-se os atrasos máximos para cada série, valores passados que são utilizados como entradas, e percebe-se que são diferentes para cada série. O atraso máximo a ser utilizado como entrada tem influência na quantidade de amostras do conjunto de dados de entrada e saída. Uma característica dos resultados que se reflete em ambas as séries é o aumento do erro à medida que o horizonte de previsão aumenta. Os comitês de wavenets superam os demais modelos comparados, e, além do desempenho ser diferente para cada problema, o melhor método de aprendizado de comitê a ser utilizado também varia, bem como o horizonte de previsão máximo no qual os valores previstos se ajustam aos valores reais das séries. A qualidade das previsões é avaliada com testes de correlação dos resíduos.Abstract: Electricity is part of a market which involves generation, transmission, distribution and consumption agents that aim their profit maximization and expenses minimization. To achieve that, they need a planning based on an accurate load forecast, since a pessimistic scenario may lead to more generators dispatch than needed, excessive reservoir and high operating costs, and, on the other hand, an optimistic scenario may place the electrical system at risk or requiring demand electricity purchasing on the free market for a very high price. Hence, load forecasting has been employed in areas such as optimal dispatch, maintenance planning, hydric reservoir planning, consumption pattern understanding, expansion planning, price forecasting and tax adjustments. However, a load series is a time series with nonlinearities and random periodic components as the weather, users profile, public events, economy and bad measures, therefore a pure linear model may not be appropriated. This work uses different approaches to create wavenet ensembles for short term load forecasting, the performances are compared with a multilayer perceptron with sigmoid activation function in the hidden layer, with a single wavenet, with the last week mean and also with the naive model. The load series adopted, that is, two annual hourly load series with actual measurements, are passed through a data pre-processing stage for trend removal and normalization, and also for conversion from the time series to a inputs and output set for supervised training. It is applied the one step ahead forecast strategy and the forecasting evaluation is accomplished by the multiple correlation coefficient, ????, and also by the residuals correlation analysis. For the ensemble creation are used the bootstrapping, cross-validation like, inputs decimation, constructive selection, simple average, median, mode and stacked generalization methods. The nonlinearity tests results demonstrate that both time series are nonlinear, and the asymmetry reduction after data transformation is verified. From the features selection process the maximum lags for each series are identified, lagged values to be used as inputs and it is noticed that they are different for each series. The maximum lag also influences the amount of samples in the dataset of inputs and outputs. A common characteristic of both series is that the error increase along with the prediction horizon. Results point out that the wavenets ensembles overcome the other compared models after tests with two actual annual hourly load series. Moreover, beyond the performance to be different for each problem, the best ensemble learning method also varies, as well as the maximum forecasting horizon for which the forecasted values fit the series actual values. The quality of the forecasts is analyzed through residuals correlation tests.98 f. : il. algumas color.application/pdfDisponível em formato digitalEngenharia elétricaRedes neurais (Computação)Energia eletrica - TransmissãoTesesPrevisão de demanda de energia elétrica de curto prazo utilizando abordagens de comitês de Wavenetsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - GABRIEL TRIERWEILER RIBEIRO.pdfapplication/pdf2106802https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/47469/1/R%20-%20D%20-%20GABRIEL%20TRIERWEILER%20RIBEIRO.pdfe122a4802146e7c427968d60bacc33eeMD51open access1884/474692023-12-29 09:04:33.538open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/47469Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082023-12-29T12:04:33Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Previsão de demanda de energia elétrica de curto prazo utilizando abordagens de comitês de Wavenets
title Previsão de demanda de energia elétrica de curto prazo utilizando abordagens de comitês de Wavenets
spellingShingle Previsão de demanda de energia elétrica de curto prazo utilizando abordagens de comitês de Wavenets
Ribeiro, Gabriel Trierweiler
Engenharia elétrica
Redes neurais (Computação)
Energia eletrica - Transmissão
Teses
title_short Previsão de demanda de energia elétrica de curto prazo utilizando abordagens de comitês de Wavenets
title_full Previsão de demanda de energia elétrica de curto prazo utilizando abordagens de comitês de Wavenets
title_fullStr Previsão de demanda de energia elétrica de curto prazo utilizando abordagens de comitês de Wavenets
title_full_unstemmed Previsão de demanda de energia elétrica de curto prazo utilizando abordagens de comitês de Wavenets
title_sort Previsão de demanda de energia elétrica de curto prazo utilizando abordagens de comitês de Wavenets
author Ribeiro, Gabriel Trierweiler
author_facet Ribeiro, Gabriel Trierweiler
author_role author
dc.contributor.other.pt_BR.fl_str_mv Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Coelho, Leandro dos Santos, 1968-
dc.contributor.author.fl_str_mv Ribeiro, Gabriel Trierweiler
contributor_str_mv Coelho, Leandro dos Santos, 1968-
dc.subject.por.fl_str_mv Engenharia elétrica
Redes neurais (Computação)
Energia eletrica - Transmissão
Teses
topic Engenharia elétrica
Redes neurais (Computação)
Energia eletrica - Transmissão
Teses
description Orientador : Prof. Dr. Leandro dos Santos Coelho
publishDate 2017
dc.date.issued.fl_str_mv 2017
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2023-12-29T12:04:33Z
dc.date.available.fl_str_mv 2023-12-29T12:04:33Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/1884/47469
url https://hdl.handle.net/1884/47469
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.pt_BR.fl_str_mv Disponível em formato digital
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 98 f. : il. algumas color.
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPR
instname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron:UFPR
instname_str Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron_str UFPR
institution UFPR
reponame_str Repositório Institucional da UFPR
collection Repositório Institucional da UFPR
bitstream.url.fl_str_mv https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/47469/1/R%20-%20D%20-%20GABRIEL%20TRIERWEILER%20RIBEIRO.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv e122a4802146e7c427968d60bacc33ee
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1797698975888834560

Registros relacionados