Utilização de aprendizado de máquina para classificação de perfis de consumo de energia elétrica nas diferentes regiões do Brasil

• Autor(a) principal: Siqueira, Natássia Rafaelle Medeiros
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/55038
• topic: aprendizado de máquina; previsão energética; transferência de aprendizado

A previsão precisa do consumo de energia pode contribuir significativamente para melhorar a gestão de distribuição e potencialmente contribuir para controlar e reduzir os índices de consumo de energia. O avanço nas técnicas computacionais baseadas em dados estão se tornando cada vez mais robustas e populares por alcançarem bons índices de precisão nos resultados. Este estudo propõe o desenvolvimento de um modelo capaz de classificar perfis de consumo energético no setor residencial, utilizando técnicas de aprendizado de máquina e transferência de aprendizado (do Inglês Transfer Learning). A aplicação de técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) na produção energética pode indicar grande potencial para controle e gestão da produção e distribuição de energia elétrica, podendo trazer maior eficiência, melhorar a produção e otimizar a distribuição. Neste estudo, combinamos as técnicas de AM com a transferência de aprendizado que é capaz de utilizar o conhecimento pré estabelecido em novos contextos (bases de conhecimento), tornando o processo de previsão energética mais eficiente e robusto.