Previsao de carga horaria utilizando redes neurais artificiais.

• Processo: 02/00647-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2002
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2002
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
• Pesquisador responsável: Ariovaldo Verandio Garcia
• Beneficiário: Juliana Cristina Marques Ferreira
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Redes neurais (computação)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Previsao De Carga Horaria | Redes Neurais Artificiais

Resumo

A previsão de carga (demanda) tem um valor econômico crítico na indústria energética. Por afetar decisões que estão diretamente relacionadas com o custo da transmissão, essa área impacta significativamente a operação eficiente da rede. Previsões confiáveis devem permitir que as empresas de energia façam planos futuros para demandas de pico e aloquem seus recursos para evitar inconvenientes para seus clientes. Redes Neurais Artificiais (RNAs) têm sido bem sucedidas em problemas de previsão futura de carga. Essas redes oferecem performance superior em relação aos métodos clássicos, os quais demonstram dificuldades em lidar com o grande número de entradas, com a não-linearidade do mapeamento e com a identificação de variáveis que poderiam causar alterações relevantes na carga, tal como variáveis de clima (temperatura, por exemplo). Este projeto de IC tem por objetivo utilizar as Redes Neurais para um estudo de previsão de carga, utilizando dados reais da rede de transmissão de uma parte do Estado de São Paulo. (AU)