Rede ARTMAP Euclidiana utilizada na solução do problema de previsão de cargas elétricas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gomes, Tânia Tenório
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/152580
Resumo: A geração e distribuição de energia elétrica fazem parte de um vasto esquema no setor elétrico de cada país, tornando-se cada vez mais necessário criar alternativas para minimizar seu custo. Realizar a previsão de cargas elétricas de forma precisa garante uma infraestrutura mais eficiente e confiável para planejamento e operação do sistema elétrico. A proposta deste trabalho é realizar a previsão de carga elétrica global a curto prazo, utilizando uma técnica que forneça uma boa precisão, seja confiável e de baixo custo computacional. Portanto, foi utilizada a rede neural artificial ARTMAP Euclidiana, que é baseada na Teoria da Ressonância Adaptativa. Com objetivo de analisar a eficiência da metodologia proposta foram realizados 3 casos com diferentes horizontes de treinamento, sendo calculado o erro percentual médio. Os dados utilizados para as simulações são de uma companhia elétrica espanhola. O principal objetivo deste trabalho é aplicar a rede neural ARTMAP Euclidiana na previsão de cargas elétricas 24 horas à frente e para validar e verificar se esta rede é uma boa ferramenta para este tipo de estudo foi utilizada a rede neural ARTMAP Fuzzy com os mesmos dados empregados na rede ARTMAP Euclidiana como critério de comparação para comprovar a eficiência da rede neural ARTMAP Euclidiana.
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spelling Rede ARTMAP Euclidiana utilizada na solução do problema de previsão de cargas elétricasEuclidian ARTMAP network used in the solution of the electric load forecasting problemPrevisão de carga a curto prazoDistância EuclidianaTeoria da ressonância adaptativaRede ARTMAP EuclidianaShort-terms load forecastingEuclidean DistanceAdaptive resonance theoryEuclidean ARTMAP networkA geração e distribuição de energia elétrica fazem parte de um vasto esquema no setor elétrico de cada país, tornando-se cada vez mais necessário criar alternativas para minimizar seu custo. Realizar a previsão de cargas elétricas de forma precisa garante uma infraestrutura mais eficiente e confiável para planejamento e operação do sistema elétrico. A proposta deste trabalho é realizar a previsão de carga elétrica global a curto prazo, utilizando uma técnica que forneça uma boa precisão, seja confiável e de baixo custo computacional. Portanto, foi utilizada a rede neural artificial ARTMAP Euclidiana, que é baseada na Teoria da Ressonância Adaptativa. Com objetivo de analisar a eficiência da metodologia proposta foram realizados 3 casos com diferentes horizontes de treinamento, sendo calculado o erro percentual médio. Os dados utilizados para as simulações são de uma companhia elétrica espanhola. O principal objetivo deste trabalho é aplicar a rede neural ARTMAP Euclidiana na previsão de cargas elétricas 24 horas à frente e para validar e verificar se esta rede é uma boa ferramenta para este tipo de estudo foi utilizada a rede neural ARTMAP Fuzzy com os mesmos dados empregados na rede ARTMAP Euclidiana como critério de comparação para comprovar a eficiência da rede neural ARTMAP Euclidiana.Generation and distribution of electrical energy are very important for the development of the countries and it is necessary to create alternatives to minimize the costs. Electrical load forecasting must be realized precisely to assure a reliable and secure operation of the electrical system. The proposal of this work is to realize the short term global electrical load forecasting using a technique with good precision and reliable and with low computational cost. Thus, the Euclidian ARTMAP neural network was used which is also based on the adaptive resonance theory. Three different cases with different horizons were used for training and the percentual error is calculated. The data are from a Spanish company. The main objective is to apply the Euclidian ARTMAP neural network to forecast the loads 24 hours ahead. The results are compared with the traditional Fuzzy ARTMAP neural network using the same data and the comparison is effectuated evaluating the MAPE (mean absolute percentual error).Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Universidade Estadual Paulista (Unesp)Lotufo, Anna Diva Plasencia [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Gomes, Tânia Tenório2018-01-24T11:18:07Z2018-01-24T11:18:07Z2017-12-22info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/15258000089637933004099080P0porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2024-08-05T17:42:30Zoai:repositorio.unesp.br:11449/152580Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-08-05T17:42:30Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
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