Previsão de cargas em sistemas de distribuição de energia elétrica por redes neurais baseadas na teoria da ressonância adaptativa

• Processo: 06/60416-2
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Programa Primeiros Projetos
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2007
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2008
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
• Acordo de Cooperação: CNPq - Programa Primeiros Projetos
• Pesquisador responsável: Mara Lúcia Martins Lopes
• Beneficiário: Mara Lúcia Martins Lopes
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia (FEIS). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Ilha Solteira. Ilha Solteira , SP, Brasil
• Assunto(s): Carga elétrica Redes neurais Distribuição de energia elétrica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Logica Nebulosa | Previsao De Cargas Eletricas | Redes Neurais Artificiais

Resumo

Este projeto tem por objetivo o desenvolvimento de um sistema previsor de cargas elétricas a curto-prazo de Sistemas de Energia Elétrica, em especial para aplicações em sistemas de distribuição de energia elétrica via redes neurais. Lopes desenvolveu uma rede neural denominada ART&ARTMAP nebulosa, e aplicou-a ao problema de previsão de cargas elétricas (previsão global). O objetivo é empregar este arquitetura na previsão de cargas elétricas, considerando os vários tipos de consumidores (residencial, comercial e industrial). Assim, será considerado o emprego de redes neurais modulares (compostas por várias sub-redes neurais que desempenham funções específicas/mais especializadas) para a previsão de cargas elétricas realizada por barramento que é um problema relevante em abordagens em sistemas de distribuição de energia elétrica, especialmente em ambientes desregulamentados. É importante o uso das redes neurais baseadas na teoria da ressonância adaptativa uma vez que, elas possuem a característica da plasticidade/estabilidade, permitindo a rede obter resultados de forma rápida e precisa. (AU)