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http://hdl.handle.net/1843/BUBD-AN6PSF
Type: | Dissertação de Mestrado |
Title: | Previsão de demanda de energia elétrica com redes neurais artificiais e análise por série de Fourier |
Authors: | Evandro Lopes de Oliveira |
First Advisor: | Cristiano Leite de Castro |
First Co-advisor: | Frederico Gualberto Ferreira Coelho |
First Referee: | Rodney Rezende Saldanha |
Second Referee: | Frederico Gualberto Ferreira Coelho |
Third Referee: | Hilton de Oliveira Mota |
Abstract: | A estrutura atual do mercado de energia elétrica no Brasil é decorrente da quebra do monopólio estatal no setor de energia. Essa estrutura possui regras que separam o setor de energia em segmentos que oferecem o serviço, criando um cenário de competição. A tendência no mercado competitivo de energia elétrica é que as empresas busquemformas de prever a necessidade de seus clientes, melhorando a qualidade do serviço prestado. Para isso, as empresas mapeiam o comportamento do mercado, verificam os pontos críticos e montam estratégias de gerenciamento e intervenção nesses pontos.Considerando que o planejamento da demanda de energia elétrica do Brasil é estratégico, o presente trabalho propõe metodologias de previsão dessa demanda, utilizando indicadores de desempenho sócio-econômicos, indicadores climáticos e históricos de demanda de energia elétrica. Os modelos propostos são baseados em redes neurais artificiais, algoritmos estatísticos, algoritmos de identificação de tendências e análise de variáveis exógenas. A aplicação dos métodos propostos nesse trabalho possibilita a obtenção do comportamentofuturo da demanda do Sistema Interligado Nacional (SIN) com uma média de acerto muito próxima da sua série histórica. |
Abstract: | The current model of the electricity market in Brazil is due to the breaking up of the state monopoly on the electrical energy sector. This model has regulations that divide the energy sector in sections that offer the service, creating a competitive environment. The trend in the market that competes for electricity is that companies seek ways to provide the customers need. In order to improve the quality of service provided,companies analyze market behavior, check the critical points and elaborate control and intervention strategies in these points.Considering that the electricity demand planning in Brazil is strategic, this work shows some demand forecasting methodologies using socio-economic performance indicators, weather indicators and electricity demand history. The proposed models are based on artificial neural networks, statistical algorithms, trend identification and analysisof exogenous variables. The application of the forecasting methods, demonstrated in this work, enables the achievement of a future behavior of the National Interconnected Systems electrical demand with an average close to its historical serie. |
Subject: | Engenharia elétrica Redes neurais (Computação) Fourier, Séries de |
language: | Português |
Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Publisher Initials: | UFMG |
Rights: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/BUBD-AN6PSF |
Issue Date: | 30-Jun-2016 |
Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado |
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