Predição de demanda de energia elétrica utilizando algoritmos de aprendizado de máquina.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: GALINDO, Luan Fábio Marinho.
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/30543
Resumo: Este trabalho visa utilizar técnicas de Ciência dos Dados e algoritmos de Aprendizagem de Máquina para prever a demanda de energia elétrica no Brasil de janeiro a março de 2023. Técnicas de predição de demanda de energia elétrica são fundamentais para a logística de funcionamento do Sistema Elétrico Nacional, pois assim a gestão desses recursos é feita de forma mais eficiente e atenua desperdícios. Diante do exposto, este trabalho tem como objetivos específicos coletar e tratar uma base de dados para o uso no treinamento, realizar o próprio e em seguida analisar os resultados. Para isso, usar-se-á a linguagem Python, em conjunto com a Interface de Programação de Aplicações (API, em inglês) Tensor Flow, na plataforma de desenvolvimento Anaconda e no Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE, em inglês) Spyder. A base de dados utilizada será obtida pelo Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS), pela Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE) e pelo Yahoo! Finances. Por fim, este trabalho demonstrará o potencial do uso de técnicas de Aprendizagem de Máquina para a previsão de demanda de energia elétrica, evidenciando como o uso de dados históricos contribui para uma melhor gestão do Sistema Elétrico Nacional.
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spelling Predição de demanda de energia elétrica utilizando algoritmos de aprendizado de máquina.Electricity demand prediction using machine learning algorithms.Ciência de dadosAprendizagem de máquinaSistema Elétrico Nacional - BrasilPythonTensorFlow v2.10.0Operador Nacional do Sistema Elétrico - ONSCâmara de Comercialização de Energia Elétrica - CCEEInterface de programação de aplicações - APIEletrotécnicaAlgoritmos de aprendizagem de máquinaAlgoritmo DNNData scienceMachine learningNational Electric System - BrazilNational Electric System Operator - ONSElectric Energy Trading Chamber - CCEEApplication programming interface - APIElectrotechnicalMachine Learning AlgorithmsDNN AlgorithmEngenharia Elétrica.Este trabalho visa utilizar técnicas de Ciência dos Dados e algoritmos de Aprendizagem de Máquina para prever a demanda de energia elétrica no Brasil de janeiro a março de 2023. Técnicas de predição de demanda de energia elétrica são fundamentais para a logística de funcionamento do Sistema Elétrico Nacional, pois assim a gestão desses recursos é feita de forma mais eficiente e atenua desperdícios. Diante do exposto, este trabalho tem como objetivos específicos coletar e tratar uma base de dados para o uso no treinamento, realizar o próprio e em seguida analisar os resultados. Para isso, usar-se-á a linguagem Python, em conjunto com a Interface de Programação de Aplicações (API, em inglês) Tensor Flow, na plataforma de desenvolvimento Anaconda e no Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE, em inglês) Spyder. A base de dados utilizada será obtida pelo Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS), pela Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE) e pelo Yahoo! Finances. Por fim, este trabalho demonstrará o potencial do uso de técnicas de Aprendizagem de Máquina para a previsão de demanda de energia elétrica, evidenciando como o uso de dados históricos contribui para uma melhor gestão do Sistema Elétrico Nacional.This work aims to use Data Science techniques and Machine Learning algorithms to predict the electricity demand in Brazil from January to March 2023. Electricity demand prediction techniques are fundamental for the operational logistics of the National Electric System, in a way that the management of those resources are handled in a more efficiently way and reduces waste. In view of the above, this work has the specific objectives of collecting and processing a database for use in training, carrying out the training itself and then analyze the results. For this, the Python programming language will be used, together with the Application Programming Interface (API) Tensor Flow, in the Anaconda development platform with the Integrated Development Environment (IDE) Spyder. The database used will be obtained by the National Electric System Operator (ONS), by the Electric Energy Commercialization Chamber (CCEE) and by Yahoo! Finances. Finally, this work will demonstrate the potential of using Machine Learning techniques to forecast electricity demand, showing how the use of historical data contributes to a better management of the National Electric System.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIUFCGSILVA, Célio Anésio da.SILVA, C. A.http://lattes.cnpq.br/6105337488345986ARAÚJO, Jalberth Fernandes de.GALINDO, Luan Fábio Marinho.20232023-07-04T17:27:15Z2023-07-042023-07-04T17:27:15Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/30543GALINDO, Luan Fábio Marinho. Predição de demanda de energia elétrica utilizando algoritmos de aprendizado de máquina. 2023. 58f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Monografia), Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba - Brasil, 2023. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/30543porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2023-07-04T17:52:25Zoai:localhost:riufcg/30543Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512023-07-04T17:52:25Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false
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