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Previsao de carga horaria utilizando redes neurais artificiais.

Processo: 02/00647-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de abril de 2002
Vigência (Término): 31 de julho de 2002
Área do 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)

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)

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