Estudo paramétrico para estimação no curto e médio prazo do preço spot de energia elétrica utilizando redes neurais

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Main Author: Almeida, Guilherme Pires Silva de
Publication Date: 2012
Format: Master thesis
Language: por
Source: Repositório Institucional da UnB
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Summary: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2012.
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Com o mercado energético movimentando grandes quantidades financeiras, entender e tentar prever o preço da energia em tempos futuros vem despertando o interesse de diversas áreas da ciência. Os produtores e os grandes consumidores, por estarem mais suscetíveis às variações dos preços da energia no mercado spot são os maiores interessados nesse assunto. Hoje no Brasil, o preço da energia elétrica é formado pelo custo marginal de operação (CMO) obtido por um programa de otimização (NEWAVE), sendo assim esse trabalho buscou através da utilização de redes neurais artificiais aplicadas na previsão de preços do mercado spot de Energia Elétrica estimar o preço em tempos futuros. Para validar a rede neural foi reproduzido um experimento com dados do mercado da Califórnia com diferentes variações de tempo. Após validar a rede realizou 3 simulações para o mercado da Califórnia e assim como para o mercado brasileiro, sempre considerando diferentes oscilações do preço. As simulações do mercado brasileiro foram treinadas e testadas com 9 combinações de variáveis, buscando medir a eficiência das variáveis para cada modelo. A utilização das redes neurais com os diferentes parâmetros de treinamento e com as diferentes combinações das variáveis se mostrou de um modo geral eficiente, tendo em vista que as redes convergiram para a previsão das tendências do preço da energia ao longo do período, entretanto, para cenários com maior estabilidade, as redes neurais apresentaram melhores resultados. ______________________________________________________________________________ ABSTRACTIndustrialization in countries, technological advances, economic growth and the need to create a more competitive and equal market which gives support, mainly for industrial development, has led many countries to change their energy market model. As the energy market moves huge financial amounts, understanding and trying to predict the price of energy in future times has aroused the interest of several areas of science. Because of being more susceptible to variations in energy prices in spot market, producers and large-scale consumers are the most interested people in this subject. Nowadays, in Brazil, the price of electricity is formed by the marginal cost of operation obtained by an optimization program (NEWAVE), so we try to estimate the energy prices in future times by using artificial neural networks applied to the spot market energy prices forecast. It was made an experiment with data from Californian market with different time variations to validate the neural network. After validating the network, it was held three simulations for Californian market, always considering different price fluctuations as we do for Brazilian market. Brazilian market simulations were trained and tested with nine combinations of variables, trying to measure the efficiency of the variables for each model. The use of neural networks with different training parameters and with different combinations of variables proved to be generally effective since the network converged to predict the trend in energy prices throughout the period under consideration, however, for scenarios with greater stability, the neural networks showed better results.Faculdade de Tecnologia (FT)Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)Programa de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaEstudo paramétrico para estimação no curto e médio prazo do preço spot de energia elétrica utilizando redes neuraisParametric study for estimating the short and medium term electricity spot price using neural networksinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisRedes elétricasEnergia elétrica - comercializaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBORIGINAL2012_GuilhermePiresSilvaAlmeida.pdf2012_GuilhermePiresSilvaAlmeida.pdfapplication/pdf1592071http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/11819/1/2012_GuilhermePiresSilvaAlmeida.pdf89af2810b99fb1462395383d5804501bMD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain772http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/11819/2/license.txtb9a592e2f80503cdbecb8a2bbd0ad392MD52open accessTEXT2012_GuilhermePiresSilvaAlmeida.pdf.txt2012_GuilhermePiresSilvaAlmeida.pdf.txtExtracted texttext/plain192079http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/11819/3/2012_GuilhermePiresSilvaAlmeida.pdf.txted6e65db09eb76ff122ceb28442ea370MD53open access10482/118192024-03-01 13:09:48.3open accessoai:repositorio2.unb.br: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Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestopendoar:2024-03-01T16:09:48Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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