Nova metodologia híbrida para a previsão dos preços da energia eléctrica e da potência eólica a curto prazo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Gerardo José Osório da
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.6/3806
Resumo: A implementação de um mercado eléctrico liberalizado e a crescente integração de energia eólica na rede eléctrica, particularmente em Portugal, induzem novos desafios associados à crescente competitividade no sector eléctrico entre empresas produtoras e à elevada volatilidade e intermitência inerentes ao vento. Assim, torna-se indispensável para os agentes de mercado a existência de ferramentas computacionais mais eficientes que permitam obter previsões fiáveis e rigorosas dos preços da energia eléctrica e da potência eólica. Estas previsões possibilitam desenvolver melhores estratégias de oferta no mercado, maximizando o lucro, e optimizando a exploração dos recursos energéticos de origem eólica. Esta dissertação apresenta uma nova metodologia híbrida para a previsão dos preços da energia eléctrica e da potência eólica em Portugal, considerando o horizonte temporal de curto prazo, isto é, de um dia a uma semana. Esta nova metodologia baseia-se na combinação eficaz de sistemas neuro-difusos, programação evolucionária e optimização por enxame de partículas, sendo aplicada em casos de estudo reais. Os resultados obtidos são posteriormente comparados com resultados já publicados em revistas internacionais de referência, permitindo validar a proficiência da nova metodologia proposta.
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spelling Nova metodologia híbrida para a previsão dos preços da energia eléctrica e da potência eólica a curto prazoEnergia eléctrica - Cálculo de preçosPotência eólica - Cálculo de preços - Sistemas neuro-difusosMercado eléctricoRecursos energéticos - Energia eólicaEnergias renováveisA implementação de um mercado eléctrico liberalizado e a crescente integração de energia eólica na rede eléctrica, particularmente em Portugal, induzem novos desafios associados à crescente competitividade no sector eléctrico entre empresas produtoras e à elevada volatilidade e intermitência inerentes ao vento. Assim, torna-se indispensável para os agentes de mercado a existência de ferramentas computacionais mais eficientes que permitam obter previsões fiáveis e rigorosas dos preços da energia eléctrica e da potência eólica. Estas previsões possibilitam desenvolver melhores estratégias de oferta no mercado, maximizando o lucro, e optimizando a exploração dos recursos energéticos de origem eólica. Esta dissertação apresenta uma nova metodologia híbrida para a previsão dos preços da energia eléctrica e da potência eólica em Portugal, considerando o horizonte temporal de curto prazo, isto é, de um dia a uma semana. Esta nova metodologia baseia-se na combinação eficaz de sistemas neuro-difusos, programação evolucionária e optimização por enxame de partículas, sendo aplicada em casos de estudo reais. Os resultados obtidos são posteriormente comparados com resultados já publicados em revistas internacionais de referência, permitindo validar a proficiência da nova metodologia proposta.The implementation of a liberalized electricity market and the growing integration of wind power into the electric grid, particularly in Portugal, pose new challenges associated with the increasing competition in the electricity industry between power producers and the high volatility and intermittence inherent to the wind. Thus, the existence of more effective computational tools becomes essential for market agents, allowing reliable and accurate forecasts of electricity prices and wind power production. These forecasts allow developing enhanced bidding strategies in the market, maximizing the profit, and optimizing the exploitation of the wind energy resources. This dissertation presents a new hybrid methodology to forecast electricity prices and wind power in Portugal, considering a short-term time horizon, i.e., from one day to one week. This new methodology is based on the successful combination of neuro-fuzzy systems, evolutionary programming and particle swarm optimization, being applied to real case studies. Afterwards, the results obtained are compared with previously reported results in reputable international journals, validating the proficiency of the new methodology proposed.Universidade da Beira InteriorCatalão, João Paulo da SilvauBibliorumSilva, Gerardo José Osório da2015-09-17T11:24:26Z20112011-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.6/3806porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-12-15T09:40:20Zoai:ubibliorum.ubi.pt:10400.6/3806Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T00:45:09.273428Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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