Aplicação da transformada wavelet discreta na previsão de carga a curto prazo via redes neurais.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Reis, Agnaldo José da Rocha
Data de Publicação: 2004
Outros Autores: Silva, Alexandre Pinto Alves da
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFOP
Texto Completo: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/880
Resumo: The importance of short-termload forecasting has been in-creasing lately. With deregulation and competition, energy price forecasting has become a big business. Bus-loadfore-castingis essential to feed analytical methods utilized for de- termining energy prices. The variability and non-stationarity of loads are be coming worse due to the dynamics of energy prices. Besides, the number of nodal loads to be predicted does notal low frequent interventions from load forecasting experts. More autonomous load predictors are needed in the new competitive scenario. This paper proposes novel wavelet transform-based technique for short-term load fore-casting via neural networks. Its main goal is to develop more robust load forecasters. Two whole years of load data from a North-American electric utility has been used in order to test The proposed methodology
id UFOP_5e1baa5c717ec3c5c2b3d54fcafc2d43
oai_identifier_str oai:repositorio.ufop.br:123456789/880
network_acronym_str UFOP
network_name_str Repositório Institucional da UFOP
repository_id_str 3233
spelling Aplicação da transformada wavelet discreta na previsão de carga a curto prazo via redes neurais.Load forecastingNeural networksPower systemsWalvelet transformPrevisão de cargaThe importance of short-termload forecasting has been in-creasing lately. With deregulation and competition, energy price forecasting has become a big business. Bus-loadfore-castingis essential to feed analytical methods utilized for de- termining energy prices. The variability and non-stationarity of loads are be coming worse due to the dynamics of energy prices. Besides, the number of nodal loads to be predicted does notal low frequent interventions from load forecasting experts. More autonomous load predictors are needed in the new competitive scenario. This paper proposes novel wavelet transform-based technique for short-term load fore-casting via neural networks. Its main goal is to develop more robust load forecasters. Two whole years of load data from a North-American electric utility has been used in order to test The proposed methodologyA importância da previsão de carga a curto prazo tem crescido ultimamente. Com a desregulamentação do setor elétrico e a competição advinda desse processo, a previsão do Preço de energia se transformou em uma atividade bastante atraente. A previsão das cargas das diversas barras é essencial para alimentar os métodos analíticos utilizados na determinação dos preços da energia. A variabilidade e a não estacionariedade das cargas estão ficando cada vez mais acentuadas devido à dinâmica das tarifas de energia. Além disso, o número de pontos de carga a serem previstos não permite intervenções freqüentes dos especialistas em previsão. Por tanto, previsores de carga mais autônomos são necessários nesse novo cenário competitivo. Este artigo propõe uma nova técnica para previsão de carga a curto prazo baseada na transformada wavelet discreta. O objetivo principal é desenvolver um previsor neural de carga mais robusto. Dois anos completos de dados de carga de uma concessionária de energia elétrica norte americana foram utilizados para testar a metodologia proposta.2012-06-19T13:15:00Z2012-06-19T13:15:00Z2004info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfREIS, A. J. R. ; SILVA, A. P. A. Aplicação da transformada wavelet discreta na previsão de carga a curto prazo via redes neurais. Revista Controle & Automação, v. 15, n. 1, p. 101-108, jan./mar. 2004. Disponível em: <http://www.scielo.br/pdf/ca/v15n1/a13v15n1.pdf>. Acesso em: 19 jun. 201201031759http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/880Disponível sob a Licença Creative Commons Attribution 4.0 que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista. Fonte: Revista Controle & Automação <http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_serial&pid=0103-1759&lng=pt&nrm=iso>. Acesso em: 23 jan. 2017.info:eu-repo/semantics/openAccessReis, Agnaldo José da RochaSilva, Alexandre Pinto Alves daporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOP2019-02-22T19:20:18Zoai:repositorio.ufop.br:123456789/880Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332019-02-22T19:20:18Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)false
dc.title.none.fl_str_mv Aplicação da transformada wavelet discreta na previsão de carga a curto prazo via redes neurais.
title Aplicação da transformada wavelet discreta na previsão de carga a curto prazo via redes neurais.
spellingShingle Aplicação da transformada wavelet discreta na previsão de carga a curto prazo via redes neurais.
Reis, Agnaldo José da Rocha
Load forecasting
Neural networks
Power systems
Walvelet transform
Previsão de carga
title_short Aplicação da transformada wavelet discreta na previsão de carga a curto prazo via redes neurais.
title_full Aplicação da transformada wavelet discreta na previsão de carga a curto prazo via redes neurais.
title_fullStr Aplicação da transformada wavelet discreta na previsão de carga a curto prazo via redes neurais.
title_full_unstemmed Aplicação da transformada wavelet discreta na previsão de carga a curto prazo via redes neurais.
title_sort Aplicação da transformada wavelet discreta na previsão de carga a curto prazo via redes neurais.
author Reis, Agnaldo José da Rocha
author_facet Reis, Agnaldo José da Rocha
Silva, Alexandre Pinto Alves da
author_role author
author2 Silva, Alexandre Pinto Alves da
author2_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Reis, Agnaldo José da Rocha
Silva, Alexandre Pinto Alves da
dc.subject.por.fl_str_mv Load forecasting
Neural networks
Power systems
Walvelet transform
Previsão de carga
topic Load forecasting
Neural networks
Power systems
Walvelet transform
Previsão de carga
description The importance of short-termload forecasting has been in-creasing lately. With deregulation and competition, energy price forecasting has become a big business. Bus-loadfore-castingis essential to feed analytical methods utilized for de- termining energy prices. The variability and non-stationarity of loads are be coming worse due to the dynamics of energy prices. Besides, the number of nodal loads to be predicted does notal low frequent interventions from load forecasting experts. More autonomous load predictors are needed in the new competitive scenario. This paper proposes novel wavelet transform-based technique for short-term load fore-casting via neural networks. Its main goal is to develop more robust load forecasters. Two whole years of load data from a North-American electric utility has been used in order to test The proposed methodology
publishDate 2004
dc.date.none.fl_str_mv 2004
2012-06-19T13:15:00Z
2012-06-19T13:15:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv REIS, A. J. R. ; SILVA, A. P. A. Aplicação da transformada wavelet discreta na previsão de carga a curto prazo via redes neurais. Revista Controle & Automação, v. 15, n. 1, p. 101-108, jan./mar. 2004. Disponível em: <http://www.scielo.br/pdf/ca/v15n1/a13v15n1.pdf>. Acesso em: 19 jun. 2012
01031759
http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/880
identifier_str_mv REIS, A. J. R. ; SILVA, A. P. A. Aplicação da transformada wavelet discreta na previsão de carga a curto prazo via redes neurais. Revista Controle & Automação, v. 15, n. 1, p. 101-108, jan./mar. 2004. Disponível em: <http://www.scielo.br/pdf/ca/v15n1/a13v15n1.pdf>. Acesso em: 19 jun. 2012
01031759
url http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/880
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
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 Institucional da UFOP
instname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)
instacron:UFOP
instname_str Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)
instacron_str UFOP
institution UFOP
reponame_str Repositório Institucional da UFOP
collection Repositório Institucional da UFOP
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)
repository.mail.fl_str_mv repositorio@ufop.edu.br
_version_ 1813002851553640448

Registros relacionados