Desenvolvimento de uma rede neural para previsão de cargas e sistemas de distribuição de energia elétrica

• Processo: 00/15120-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2001
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2005
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica
• Pesquisador responsável: Carlos Roberto Minussi
• Beneficiário: Mara Lúcia Martins Lopes
• 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 de distribuição de energia elétrica Sistemas elétricos de potência Redes neurais (computação)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Logica Nebulosa | Previsao De Cargas Eletricas | Redes Neurais | Sistemas De Distribuicao | Sistemas Eletricos De Potencia

Resumo

Este projeto tem por objetivo o desenvolvimento de um sistema previsor de cargas elétricas de Sistemas de Energia Elétrica, em especial para aplicações em sistemas de distribuição via redes neurais. Nos sistemas de distribuição a previsão deve ser realizada considerando os vários tipos de consumidores (residencial, comercial e industrial) que possuem comportamentos diferenciados. A abordagem terá de ser feita considerando-se os principais pontos do sistema (subestações, etc.) e não na forma global como é realizada habitualmente. Neste contexto, a pesquisa deverá, então, ser desenvolvida considerando-se o emprego de uma rede neural composta por dois módulos: rede neural ART nebulosa e a rede neural Perceptron multi-camadas / multi-neurônios. O primeiro módulo constitui-se numa rede não-supervisionada que executará a separação de classes ou características de similaridades dos padrões. O segundo módulo completará o mecanismo de armazenamento das relações entre entrada e saída nas fases de treinamento e de previsão. O treinamento da rede neural Perceptron será realizado via técnica Retro-propagação com controlador nebuloso. O controlador nebuloso será empregado visando controlar a magnitude da taxa de treinamento e a inclinação da função sigmoidal. Este procedimento será entregado com o propósito de tomar o treinamento mais rápido e confiável, se comparado aos principais métodos disponíveis na literatura especializada. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

LOPES‚ M.L.M.; MINUSSI‚ C.R.; LOTUFO‚ A.D.P.. Electric load forecasting using a fuzzy ART&ARTMAP neural network. APPLIED SOFT COMPUTING, v. 5, n. 2, p. 235-244, 2005. (00/15120-1)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

LOPES, Mara Lúcia Martins. Desenvolvimento de redes neurais para previsão de cargas elétricas de sistemas de energia elétrica. 2005. Tese de Doutorado - Universidade Estadual Paulista (Unesp). Faculdade de Engenharia. Ilha Solteira Ilha Solteira.