Descoberta de padrões de consumo de energia elétrica

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ferreira, Tiago Mendes
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1822/28006
Resumo: Dissertação de mestrado em Engenharia Informática
id RCAP_4a01ba677051c71634e2aace01402016
oai_identifier_str oai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/28006
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Descoberta de padrões de consumo de energia elétricaMineração de dadosSistemas de energia elétricaSupport vector machinesRedes neuronaisPrevisão de consumo doméstico de energia elétricaData MiningPower systemsNeural networksPrediction of domestic electric energy consumption621.38681.3Dissertação de mestrado em Engenharia InformáticaDesde a década de 60, o consumo de energia elétrica em Portugal tem vindo a aumentar de uma forma consideravelmente acentuada e constante, tendo como consequência o aumento da despesa, principalmente ao nível empresarial. Este mesmo aumento do consumo de energia elétrica também se verifica a nível mundial, tendo como principais responsáveis o aumento da população e a evolução tecnológica. Estas duas condicionantes ajudam desde já a compreender que o consumo de energia elétrica mundial tenha praticamente triplicado nas últimas quatro décadas. É possível analisar o consumo de energia elétrica recorrendo a técnicas de mineração de dados, que irão ajudar a encontrar padrões e anomalias numa quantidade substancial de informação, o que, por sua vez, se pode revelar bastante útil para as pessoas que enfrentam este tipo de problemas energéticos. Nesta dissertação, pretende-se recorrer a técnicas de mineração de dados como as support vector machines e as redes neuronais (MLP), de forma a construir modelos capazes de prever o consumo de energia elétrica em habitações domésticas.Since the 60’s decade, the electric power consumption in Portugal has been rising considerably in a constant manner, resulting in the significant increase of costs over the years, mainly at business level. This increase of electric power consumption is also verified worldwide level and the main causes for this phenomenon are the increasing population and the technological evolution. These two factors help to explain why the electric power consumption in the whole world has almost tripled in the last four decades. It is possible to analyse the electric power consumption by using data mining techniques, which will help finding patterns and anomalies in a substantial amount of information which can turn out to be very useful to people who face this kind of energetic issues. In this dissertation, it is intended to use data mining techniques such as support vector machines and artificial neural networks (MLP) in order to build models capable of predict the electric power consumption in domestic residences.Belo, OrlandoUniversidade do MinhoFerreira, Tiago Mendes2013-11-182013-11-18T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/28006por201196107info: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:RCAAP2023-07-21T11:53:53Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/28006Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T18:43:20.843704Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Descoberta de padrões de consumo de energia elétrica
title Descoberta de padrões de consumo de energia elétrica
spellingShingle Descoberta de padrões de consumo de energia elétrica
Ferreira, Tiago Mendes
Mineração de dados
Sistemas de energia elétrica
Support vector machines
Redes neuronais
Previsão de consumo doméstico de energia elétrica
Data Mining
Power systems
Neural networks
Prediction of domestic electric energy consumption
621.38
681.3
title_short Descoberta de padrões de consumo de energia elétrica
title_full Descoberta de padrões de consumo de energia elétrica
title_fullStr Descoberta de padrões de consumo de energia elétrica
title_full_unstemmed Descoberta de padrões de consumo de energia elétrica
title_sort Descoberta de padrões de consumo de energia elétrica
author Ferreira, Tiago Mendes
author_facet Ferreira, Tiago Mendes
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Belo, Orlando
Universidade do Minho
dc.contributor.author.fl_str_mv Ferreira, Tiago Mendes
dc.subject.por.fl_str_mv Mineração de dados
Sistemas de energia elétrica
Support vector machines
Redes neuronais
Previsão de consumo doméstico de energia elétrica
Data Mining
Power systems
Neural networks
Prediction of domestic electric energy consumption
621.38
681.3
topic Mineração de dados
Sistemas de energia elétrica
Support vector machines
Redes neuronais
Previsão de consumo doméstico de energia elétrica
Data Mining
Power systems
Neural networks
Prediction of domestic electric energy consumption
621.38
681.3
description Dissertação de mestrado em Engenharia Informática
publishDate 2013
dc.date.none.fl_str_mv 2013-11-18
2013-11-18T00:00:00Z
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 http://hdl.handle.net/1822/28006
url http://hdl.handle.net/1822/28006
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv 201196107
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799132180196098048

Registros relacionados