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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/5119
Título: Competição de Modelos para Previsão de Mercado de Energia Elétrica em Curto e Longo Prazo
Autor(es): Lacerda Moura, Wlademir
Palavras-chave: Previsão;Energia distribuída;Regressão dinâmica;Inteligência artificial;Redes neurais (RNA);Lógica fuzzy (LF)
Data do documento: 31-Jan-2010
Editor: Universidade Federal de Pernambuco
Citação: Lacerda Moura, Wlademir; Ribeiro Barbosa de Aquino, Ronaldo. Competição de Modelos para Previsão de Mercado de Energia Elétrica em Curto e Longo Prazo. 2010. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2010.
Resumo: Após as mudanças ocorridas, com a reestruturação do mercado de energia ao final da década de 90, a previsão de mercado veio ganhando destaque cada vez maior, com ênfase nos processos de planejamento do setor, modicidade tarifária e contratação de energia elétrica, onde se estabelece um limite que caso venha a ser rompido, poderá gerar prejuízos às distribuidoras de energia elétrica. Dessa forma, este trabalho visa encontrar o modelo mais adequado à série histórica de Energia Distribuída da CELPE (Companhia Energética de Pernambuco). Foram feitas simulações para curto prazo, com dados mensais no horizonte de doze meses à frente e longo prazo, com dados anuais e horizonte de quatro anos. Para o curto prazo foram testadas as metodologias de Amortecimento Exponencial, Box & Jenkins, Modelos Estruturais e Redes Neurais Artificiais, sendo testados vários modelos para cada aplicação. No longo prazo as metodologias utilizadas foram as de Regressão Dinâmica e o ANFIS. Ao final foram feitas comparações através do MAPE (Erro Médio Absoluto Percentual), sendo o melhor modelo o que obteve o menor valor de MAPE
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/5119
Aparece na(s) coleção(ções):Dissertações de Mestrado - Engenharia Elétrica

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