[en] A SHORT-TERM LOAD FORECASTING MODEL USING NEURAL NETWORK AND FUZZY LOGIC.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: FLAVIA CRISTINA DA COSTA SERRAO
Data de Publicação: 2003
Tipo de documento: Outros
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3525@1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3525@2
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Resumo: [pt] O objetivo principal desta dissertação é desenvolver um método de previsão de carga elétrica de curto prazo (previsão horária), através de um sistema híbrido (Redes Neurais e Lógica Fuzzy) utilizando temperaturas máximas e mínimas como variáveis explicativas. Como primeiro passo, foram definidos os perfis homogêneos das curvas de carga diárias através de um classificador utilizando os Mapas Auto Organizáveis (Self-Organizing Maps- SOM). Um previsor será adicionado ao esquema de previsão através da Lógica Fuzzy que associará as variáveis climáticas aos perfis criados pela SOM produzindo as previsões. O modelo foi aplicado em dados de duas concessionárias de energia elétrica do Brasil usando dados horários coletados durante dois anos.
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