Modelagem e Previsão de Consumo Energético em Ambientes Urbanos: Explorando o Potencial do Aprendizado de Máquina na Previsão de Consumo de Energia

• Processo: 24/02900-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Murilo Varges da Silva
• Beneficiário: Vinicius de Souza Santos
• Instituição Sede: Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP). Campus Birigui. Birigüi , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Previsão consumo energético | Aprendizado de máquina

Resumo

Este projeto de pesquisa visa desenvolver um modelo preditivo usando Floresta Aleatória para prever o consumo de energia em ambientes urbanos. Iniciando com a análise de padrões de consumo energético e revisão de literatura sobre modelos de previsão de energia, o projeto enfoca a construção e calibração de um modelo de Floresta Aleatória. Serão realizados testes para validar sua precisão e eficácia, seguidos pela análise e interpretação dos resultados. O projeto também inclui a documentação do processo de pesquisa e a elaboração de recomendações práticas para o planejamento energético e urbano. Para o desenvolvimento do projeto, será necessária uma infraestrutura que inclui acesso a bases de dados históricos de consumo de energia, ferramentas avançadas de machine learning e capacidades de computação para processar e analisar grandes volumes de dados. A pesquisa também demandará conhecimento especializado em análise de dados, modelagem preditiva e gestão de energia. A infraestrutura pode ser disponibilizada por instituições de pesquisa ou parcerias com empresas do setor energético.