Previsão de carga no curtíssimo prazo utilizando redes neurais artificiais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gomes, Rodrigo da Rosa
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNIPAMPA
Texto Completo: http://dspace.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/1539
Resumo: O problema da previsão de carga é um componente muito importante e estratégico para o planejamento da operação de sistemas de geração, transmissão e distribuição de energia elétrica. Devido ao seu grau de importância e do apelo deste problema, este trabalho aponta as características relevantes, diferentes técnicas e métodos que envolvem o problema de previsão de carga no curtíssimo prazo através de estudos feitos na literatura. Adicionalmente, este trabalho está focado principalmente nos métodos baseados em Redes Neurais Artificiais, oriundos da inteligência artificial justamente pelo seu alto grau de generalização que lhe conferiu ampla utilização nos trabalhos científicos das últimas décadas. Baseado nestes métodos, este trabalho demonstrará, através de um sistema computacional, os resultados de previsões de carga no curtíssimo prazo e a análise referente, dados o diferentes parâmetros abordados.
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spelling Garcia, Vinícius JacquesGomes, Rodrigo da Rosa2017-06-01T13:53:41Z2017-06-01T13:53:41Z2010-07-12http://dspace.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/1539O problema da previsão de carga é um componente muito importante e estratégico para o planejamento da operação de sistemas de geração, transmissão e distribuição de energia elétrica. Devido ao seu grau de importância e do apelo deste problema, este trabalho aponta as características relevantes, diferentes técnicas e métodos que envolvem o problema de previsão de carga no curtíssimo prazo através de estudos feitos na literatura. Adicionalmente, este trabalho está focado principalmente nos métodos baseados em Redes Neurais Artificiais, oriundos da inteligência artificial justamente pelo seu alto grau de generalização que lhe conferiu ampla utilização nos trabalhos científicos das últimas décadas. Baseado nestes métodos, este trabalho demonstrará, através de um sistema computacional, os resultados de previsões de carga no curtíssimo prazo e a análise referente, dados o diferentes parâmetros abordados.The problem of load forecasting is a very important component of strategic planning and operation of systems for generation, transmission and distribution of electric energy. Due to their degree of importance and appeal of this issue, this study highlights the relevant features, diferente techniques and methods which involve the problem of load forecasting in the very short term through studies in the literature. Additionally, this work focuses mainly on methods based on Artificial Neural Networks, from artificial intelligence precisely for its high degree of generalization from which he received wide use in scientific work in recent decades. Based on these methods, this paper will demonstrate, through a computer system, the results of the load forecasts and analysis for very short term, given the different parameters discussed.porUniversidade Federal do PampaCampus AlegreteAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRAComputer scienceLoad forecastingArtificial neural networksVery short termArtificial intelligenceCiência da computaçãoPrevisão de cargaRedes neurais artificiaisCurtíssimo PrazoInteligência artificialPrevisão de carga no curtíssimo prazo utilizando redes neurais artificiaisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfreponame:Repositório Institucional da UNIPAMPAinstname:Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)instacron:UNIPAMPAORIGINALPrevisão de carga no curtíssimo prazo utilizando redes neurais artificiais.pdfPrevisão de carga no curtíssimo prazo utilizando redes neurais artificiais.pdfapplication/pdf689548https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/bitstream/riu/1539/1/Previs%c3%a3o%20de%20carga%20no%20curt%c3%adssimo%20prazo%20utilizando%20redes%20neurais%20artificiais.pdf5cb329eba12de44720c1d78cdef55f11MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81232https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/bitstream/riu/1539/2/license_rdf66e71c371cc565284e70f40736c94386MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/bitstream/riu/1539/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53TEXTPrevisão de carga no curtíssimo prazo utilizando redes neurais artificiais.pdf.txtPrevisão de carga no curtíssimo prazo utilizando redes neurais artificiais.pdf.txtExtracted texttext/plain66287https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/bitstream/riu/1539/4/Previs%c3%a3o%20de%20carga%20no%20curt%c3%adssimo%20prazo%20utilizando%20redes%20neurais%20artificiais.pdf.txt02936420aed7095e831539746c29ab49MD54riu/15392021-04-12 16:00:11.884oai:repositorio.unipampa.edu.br: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Repositório InstitucionalPUBhttp://dspace.unipampa.edu.br:8080/oai/requestsisbi@unipampa.edu.bropendoar:2021-04-12T19:00:11Repositório Institucional da UNIPAMPA - Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)false
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