Previsão de cargas elétricas através de uma rede neural de base radial (RBF) utilizando as toolboxes do MATLAB

• Processo: 07/01023-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2007
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2008
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
• Pesquisador responsável: Anna Diva Plasencia Lotufo
• Beneficiário: Jorge Luiz Yoshito Maeda
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia (FEIS). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Ilha Solteira. Ilha Solteira , SP, Brasil
• Assunto(s): Previsão de carga elétrica Redes neurais (computação) MATLAB
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Previsão de cargas | RBF (radial basis function) | Redes neurais | Redes Neurais Artificiais

Resumo

Previsão de cargas elétricas é muito importante para planejamento e operação de sistemas elétricos. A partir do advento das redes neurais e da aplicação para problemas de previsão, estas se tornaram bastante interessantes suplantando os métodos estatísticos tradicionais, por exemplo o ARIMA de Box & Jenkins. A rede neural de base radial é uma alternativa bastante própria para esta finalidade. Este trabalho pretende implantar uma rede neural de base radial utilizando as toolboxes do MATLAB, uma ferramenta bastante difundida nos meios acadêmicos, e aplicando para previsão de cargas elétricas, com dados de uma empresa do setor elétrico brasileiro.