Previsão de Preço (LMP) por Redes GRNN

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dc.contributor.advisorLotufo, Anna Diva Plasencia [UNESP]
dc.contributor.advisorSilveira, Maria do Carmo G. da [UNESP]
dc.contributor.authorFreitas, Patrícia Fernanda da Silva [UNESP]
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.date.accessioned2014-11-10T11:09:49Z
dc.date.available2014-11-10T11:09:49Z
dc.date.issued2013-09-02
dc.description.abstractAfter the electricity industry restructuring, electric energy has become a commodity that can be bought or sold in electricity markets. Within this context, new tools to predict loads and electricity prices are yet to be devised. Neural networks have been typically used for price forecasting, among other statistical-based techniques. This work presents a method for day-ahead price forecasting using a generalized regression neural network where nodal prices are determined by solving a DC optimal power flow. In order to train the neural network several load-price scenarios are generated by randomly varying the loads in each bus of the electric energy system. The results are validated by analyzing the mean absolute percentage error, a common measure adopted in the technical literature as well as the base case and the maximum error which are within those found in the literature. The proposed methodology has been successfully applied to the IEEE 24-RTS system.en
dc.description.abstractApós a reestruturação da indústria de eletricidade, a energia elétrica tornou-se uma mercadoria que pode ser comprada e vendida nos mercados de eletricidade. Dentro deste contexto, novas ferramentas para previsão de cargas e preços de eletricidade ainda são objetos de estudo. Redes Neurais Artificiais são bastante usadas para previsão de preços juntamente com outras técnicas estatísticas. Nesta pesquisa apresenta-se um método para a previsão de preço do dia seguinte, usando uma Rede Neural de Regressão Generalizada (GRNN) e Perceptron Multicamadas (MLP) com algoritmo de treinamento Levenberg – Marquardt. Os preços nodais são determinados resolvendo um DC-OPF (fluxo de potência ótimo), gerando os preços para todas as barras do sistema elétrico, denominado Locational Marginal Prices (LMP). Para treinar a rede neural, foram gerados vários cenários carga-preço e variando aleatoriamente a carga em cada barra do sistema elétrico. Os resultados são analisados através do erro percentual médio absoluto, uma medida muito comum encontrada na literatura. Os resultados foram comparados com literatura especializada com o caso base bem como com o Erro Máximo que varia de 3% a 8 %. Os resultados obtidos foram satisfatórios, dentro das margens encontradas na literatura, conforme apresentado na seção de resultados. A presente proposta foi aplicada no sistema teste IEEE 24- RTS.pt
dc.format.extent78 f. : il.
dc.identifier.aleph000793214
dc.identifier.capes33004099080P0
dc.identifier.citationFREITAS, Patrícia Fernanda da Silva. Previsão de Preço (LMP) por Redes GRNN. 2013. 78 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira, 2013.
dc.identifier.file000793214.pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/110524
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.sourceAleph
dc.subjectRedes neurais (Computação)pt
dc.subjectEnergia - Preçospt
dc.subjectEnergia elétricapt
dc.subjectPreçospt
dc.subjectPricespt
dc.titlePrevisão de Preço (LMP) por Redes GRNNpt
dc.typeDissertação de mestrado
unesp.advisor.lattes6022112355517660[1]
unesp.advisor.orcid0000-0002-0192-2651[1]
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Faculdade de Engenharia, Ilha Solteirapt
unesp.graduateProgramEngenharia Elétrica - FEISpt
unesp.knowledgeAreaAutomaçãopt
unesp.researchAreaSistemas de energia elétricapt

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