Publicação: Previsão do preço spot do mercado majoritário boliviano utilizando redes neurais artificiais
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Data
Autores
Orientador
Minussi, Carlos Roberto 
Lotufo, Anna Diva Plasencia
Coorientador
Pós-graduação
Engenharia Elétrica - FEIS
Curso de graduação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Dissertação de mestrado
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (inglês)
With the improvement of the Bolivian electricity market, it becomes important for all the participants of the electricity sector the prediction of the energy price in a short time horizon, giving with this the opportunity to the generating companies to optimize their supply strategies and maximize their profit. In this work, the problem of prediction will be approached using artificial intelligence techniques, specifically the use of an artificial neural network to price prediction for a 24 hours horizon, using a nonlinear autoregressive network with exogenous inputs (NARX) and a pattern recognition network in order to identify the best results of the prediction
Resumo (português)
Após a liberação do mercado elétrico boliviano, tornou-se crucial, para as empresas concorrentes no setor elétrico, tentar prever o preço da energia num horizonte de curto prazo, dado que, a partir dessas estimativas, as companhias geradoras podem otimizar suas estratégias de oferta e assim mesmo maximizar seu lucro. Neste estudo, será abordado o problema de previsão usando técnicas de inteligência artificial, especificamente utilizando redes neurais artificiais para prever o preço num horizonte de 24 horas; se utilizará uma rede não-linear autorregressiva com entradas exógenas (NARX) e uma rede neural de reconhecimento de padrões, com o fim de identificar qual destas apresenta melhores resultados de predição
Descrição
Palavras-chave
Redes neurais (Computação), Sistemas de energia eletrica, Preços, Neural networks (Computer science)
Idioma
Português
Como citar
PADILLA ALVAREZ, Ángela Patricia. Previsão do preço spot do mercado majoritário boliviano utilizando redes neurais artificiais. 2015. 86 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Faculdade de Engenharia, 2015.
