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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/4984
Título: Previsão de vazão utilizando modelos de inteligência artificial
Autor(es): TAVARES, Isabela Albuquerque
Palavras-chave: Lógica Fuzzy; Redes Neurais Artificiais; Inteligência Artificial; Previsão de vazão; Sistema Hidroelétrico
Data do documento: 31-Jan-2009
Editor: Universidade Federal de Pernambuco
Citação: Albuquerque Tavares, Isabela; Ribeiro Barbosa de Aquino, Ronaldo. Previsão de vazão utilizando modelos de inteligência artificial. 2009. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2009.
Resumo: Este trabalho apresenta a previsão de vazão na bacia do rio São Francisco, utilizando-se de quatro modelos baseado nas principais ferramentas de inteligência artificiais: RNA (Redes Neurais Artificiais) e lógica fuzzy. No primeiro modelo foram escolhidas as RNAs para prever a vazão mensal com horizonte de um ano. No segundo modelo, utilizou-se a RNA e o sistema ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) para realizar a previsão mensal em horizonte de um e dois meses à frente. No terceiro modelo, foi estudado um sistema híbrido, no qual a RNA realiza uma previsão de vazão com horizonte anual e o sistema ANFIS desagrega em meses. Por fim, foi estudado outro sistema híbrido semelhante ao anterior, no qual se utilizou o método dos fragmentos para a desagregação mensal da vazão. O processo de escolha dos modelos das redes neurais e sistema ANFIS, passaram por uma análise de estrutura da entrada a partir da base de dados. Os dados de vazão utilizados foram do Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) no período de 1931 a 2004, para realizar o ajuste dos modelos. Para avaliar o desempenho dos modelos foram utilizados os resultados das previsões obtidas no período 2005 a 2008. Através destes modelos, este trabalho visa contribuir de forma direta com o setor elétrico brasileiro que tem cerca de 90% de sua energia proveniente de usinas hidroelétricas
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/4984
Aparece na(s) coleção(ções):Dissertações de Mestrado - Engenharia Elétrica

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