Previsão de demanda de energia elétrica com redes neurais artificiais e análise por série de Fourier

• Autor(a) principal: Evandro Lopes de Oliveira
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-AN6PSF
• topic: Modelo de previsão; Redes neurais; Demanda de energia; Série de Fourier; Engenharia elétrica; Redes neurais (Computação); Fourier, Séries de

A estrutura atual do mercado de energia elétrica no Brasil é decorrente da quebra do monopólio estatal no setor de energia. Essa estrutura possui regras que separam o setor de energia em segmentos que oferecem o serviço, criando um cenário de competição. A tendência no mercado competitivo de energia elétrica é que as empresas busquemformas de prever a necessidade de seus clientes, melhorando a qualidade do serviço prestado. Para isso, as empresas mapeiam o comportamento do mercado, verificam os pontos críticos e montam estratégias de gerenciamento e intervenção nesses pontos.Considerando que o planejamento da demanda de energia elétrica do Brasil é estratégico, o presente trabalho propõe metodologias de previsão dessa demanda, utilizando indicadores de desempenho sócio-econômicos, indicadores climáticos e históricos de demanda de energia elétrica. Os modelos propostos são baseados em redes neurais artificiais, algoritmos estatísticos, algoritmos de identificação de tendências e análise de variáveis exógenas. A aplicação dos métodos propostos nesse trabalho possibilita a obtenção do comportamentofuturo da demanda do Sistema Interligado Nacional (SIN) com uma média de acerto muito próxima da sua série histórica.