Análise comparativa entre rede neural e modelos matemáticos na previsão do preço de liquidação das diferenças de energia no Brasil
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSC |
Texto Completo: | https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/252603 |
Resumo: | TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Engenharia de Produção. |
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Análise comparativa entre rede neural e modelos matemáticos na previsão do preço de liquidação das diferenças de energia no BrasilPLDRede NeuralModelos matemáticosTCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Engenharia de Produção.Este trabalho tem como objetivo avaliar a diferentes modelos matemáticos e computacionais de séries temporais na previsão do Preço da Liquidação das Diferenças de energia (PLD) no Brasil. Para isso, foram revisados diversos artigos científicos e documentos governamentais relevantes, a fim de entender conceitos e estruturação do mercado de energia elétrica brasileiro, modelos matemáticos, modelos de machine learning, métricas de avaliação, além de identificar os critérios que influenciam no preço do PLD. Em seguida, foi realizada a coleta e limpeza dos dados necessários para o processo de previsão. Com isso este trabalho apresenta uma comparação entre modelos tradicionais de previsão de séries temporais (Holt-Winters e SARIMA) com um modelo de rede neural (LSTM). Os modelos foram projetados e avaliados de acordo com 4 métricas de erro (MAE, MSE, RMSE e MAPE). O modelo que apresentou o melhor resultado foi o SARIMA, com um MAE de 5,796, MSE de 272,737, RMSE de 16,514 e uma MAPE de 1,151%. Além disso, foi possível observar que tanto o Holt-Winters quanto o LSTM também obtiveram resultados satifatóriosFlorianópolis, SC.Braghirolli, Lynceo FalavignaUniversidade Federal de Santa Catarina.Valsangiacomo, Mattia Silva2023-12-08T13:27:04Z2023-12-08T13:27:04Z2023-11-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisThis study aimed to evaluate different mathematical and computational models of time series in forecasting the Settlement Price of Differences (PLD) of energy in Brazil. To do this, several scientific articles and relevant government documents were reviewed in order to understand concepts and the structuring of the Brazilian electric energy market, mathematical models, machine learning models, evaluation metrics, as well as to identify the criteria that influence the PLD price. Subsequently, the necessary data was collected and cleaned for the forecasting process. Thus, this work presents a comparison between traditional forecasting models of time series (Holt-Winters and SARIMA) with a neural network model (LSTM). The models were designed and evaluated according to 4 error metrics (MAE, MSE, RMSE, and MAPE). The model that showed the best result was the SARIMA, with an MAE of 5.7962, MSE of 272.737, RMSE of 16.5147, and a MAPE of 1.15%. In addition, it was possible to observe that both Holt-Winters and LSTM also obtained satisfactory results.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/252603Open Access.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2023-12-08T13:27:04Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/252603Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732023-12-08T13:27:04Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false |
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