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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/5485
Title: Sistema híbrido de previsão de carga elétrica em curto prazo utilizando redes neurais artificiais e lógica fuzzy
Authors: SILVA, Geane Bezerra da
Keywords: Redes neurais artificiais; ANFIS; Previsão de carga
Issue Date: 2006
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Citation: Bezerra da Silva, Geane; Ribeiro Barbosa de Aquino, Ronaldo. Sistema híbrido de previsão de carga elétrica em curto prazo utilizando redes neurais artificiais e lógica fuzzy. 2006. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2006.
Abstract: O presente trabalho apresenta um sistema de previsão de carga horária em curto prazo (sete dias à frente) formado por duas etapas. Na primeira etapa foram escolhidas duas redes neurais artificiais para prever o consumo diário total em um horizonte de sete dias à frente, uma rede para os dias úteis e outra para aos dias não-úteis, o processo de escolha das redes passou por uma análise da estrutura de entrada, da base de dados e do algoritmo de treinamento. Para gerar as melhores redes utilizou-se o método k-fold crossvalidation. A segunda etapa é responsável em fornecer o comportamento da curva de carga, ou seja, a distribuição horária do consumo diário, para isso utilizou-se o sistema ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System) para gerar um Sistema de Inferência Fuzzy- SIF que fornece um coeficiente que representa a fração do consumo horário em relação ao consumo diário, para inicialização dos modelos optou-se pela comparação entre dois métodos: o método de clusterização subtrativa desenvolvido por Chui S e o método por inspeção onde o SIF é gerado a partir do conhecimento do especialista. Optou-se por estes modelos devido à facilidade de implementação, a capacidade de generalização e resposta rápida. Os resultados obtidos foram comparados com a bibliografia e mostram que o modelo desenvolvido tem alta capacidade de generalização e apresenta baixos valores de MAPE (erro médio percentual), além de utilizar somente dados de carga elétrica como entrada para as redes e para o sistema ANFIS sem a necessidade de dados climáticos
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/5485
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado - Engenharia Elétrica

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