Metodologias de previsão para sistemas de energia

• Processo: 03/10019-9
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2004
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2008
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica
• Pesquisador responsável: Fernando Antonio Campos Gomide
• Beneficiário: Fernando Antonio Campos Gomide
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Pesquisadores principais: Rosangela Ballini ; Takaaki Ohishi
• Bolsa(s) vinculada(s): 05/58879-1 - Geracao de cenarios usando algoritmo de agrupamento e previsao fuzzy aplicado ao estudo de mercado de energia eletrica a curto e medio prazos., BP.MS; 05/53265-5 - Implementação, comparação e análise de redes neurofuzzy recorrentes, BP.MS; 04/11959-8 - Uma linguagem de programação visual para previsão e reconhecimento de padrões, BP.MS; 04/07879-9 - Sistema computacional de previsão de carga por barramento, BP.DR
• Assunto(s): Previsão de carga elétrica Previsão (análise de séries temporais) Energia elétrica Inteligência computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Energia | Inteligencia Computacional | Previsao Carga | Previsao De Series Temporais | Previsao Mercado | Previsao Vasao

Resumo

O objetivo desse projeto temático é reunir pesquisadores que desenvolvem trabalhos relacionados com modelos de previsão em sistemas de energia elétrica e pesquisadores especializados em metodologias de inteligência computacional. Espera-se, como resultado, um aprimoramento dos modelos de previsão já desenvolvidos e a implementação e aplicação de novas metodologias de previsão nos problemas do setor elétrico. Mais especificamente, serão tratados problemas de previsão relacionados com a operação e o planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos e com o mercado. Do ponto de vista do problema de previsão, as metodologias preconizadas são aquelas baseadas em redes neurais artificiais, redes neurais fuzzy, modelos estatísticos, modelos fuzzy, modelos dinâmicos, técnicas de agrupamento, reconhecimento de padrões e modelos híbridos. (AU)

Publicações científicas

(5)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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