Publicação: Previsão de curva de carga elétrica usando a rede neural Artmap Fuzzy
Carregando...
Arquivos
Data
Autores
Orientador
Lopes, Mara Lúcia Martins 
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Ilha Solteira - FEIS - Engenharia Elétrica
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
A projeção da demanda de energia elétrica representa uma tarefa de extrema relevância, desempenhando um papel crucial na gestão dos sistemas elétricos de potência. Diversas técnicas podem ser aplicadas para previsão de carga, dentre elas, as redes neurais artificiais, que são sistemas de inteligência computacional não lineares inspirados nas redes neurais do cérebro humano. Elas são capazes de reproduzir diversas características humanas, como por exemplo: fazer associações, abstrair informações e aprender com informações que lhes são “ensinadas”. Dessa forma, este trabalho se propõe a explorar e analisar a aplicação da Rede Neural ARTMAP Fuzzy na previsão de curvas de carga elétrica em um cenário real. Para este estudo não foram fornecidos os dados de temperatura, umidade ou quaisquer outros fenômenos que pudessem impactar na previsão da carga. Diferentes intervalos de treinamento e períodos de previsão de curto prazo foram analisados a fim de avaliar o desempenho da metodologia proposta.
Resumo (inglês)
Projecting electricity demand is an extremely important task and plays a crucial role in the management of power systems. Various techniques can be applied to load forecasting, including artificial neural networks, which are non-linear computer intelligence systems inspired by the neural networks of the human brain. They are capable of reproducing various human characteristics, such as making associations, abstracting information and learning from information that is "taught" to them. In this way, this work aims to explore and analyze the application of the ARTMAP Fuzzy Neural Network in predicting electrical load curves in a real scenario. For this study, no data was provided on temperature, humidity or any other phenomena that could have an impact on load forecasting. Different training intervals and short-term forecast periods were analyzed in order to assess the performance of the proposed methodology.
Descrição
Palavras-chave
Previsão de carga, Redes neurais artificiais, Teoria de ressonância adaptativa, Sistemas elétricos de potência, Load forecast, Artificial neural networks, Adaptive resonance theory, Electrical power systems
Idioma
Português
Como citar
SOUTO, Victor Suzuki. Previsão de curva de carga elétrica usando a rede neural Artmap Fuzzy. 2024. 46 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) - Faculdade de Engenharia, Universidade Estadual Paulista - Unesp, Ilha Solteira, 2024.
