Mercados elétricos e redes neurais GRNN com as ferramentas MATLAB e MATPOWER

• Processo: 14/05096-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2014
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2015
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
• Pesquisador responsável: Anna Diva Plasencia Lotufo
• Beneficiário: Carlos Alberto de Luca Júnior
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia (FEIS). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Ilha Solteira. Ilha Solteira , SP, Brasil
• Assunto(s): Redes neurais (computação) Métodos híbridos de otimização MATLAB
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Mercados elétricos | previsão de preço | Redes GRNN | Redes Neurais Artificiais

Resumo

A previsão de preços é uma das tarefas executadas para planejamento e operação dos mercados elétricos. De acordo com a literatura especializada as Redes neurais artificiais são as técnicas mais usadas para executar a previsão de preços bem como associadas com outros métodos clássicos ou outras inteligências artificiais formando os métodos híbridos. O presente trabalho conterá duas etapas distintas: utilizar o sistema IEEE 24 RTS para o DC OPF e cálculo dos LMP variando aleatoriamente a carga para obter os diferentes cenários e posteriormente realizando a previsão de preços através de Redes Neurais (GRNN). A execução do DC OPF será feita via software MATPOWER e a previsão via toolbox Neural Network do MATLAB.