Sistema HÃbrido de PrevisÃo de Carga ElÃtrica em Curto Prazo Utilizando Redes Neurais Artificiais e LÃgica Fuzzy / Hybrid System of Electric Load Forecast in Short-term Using Artificial Neural Network and Fuzzy Logic

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

O presente trabalho apresenta um sistema de previsÃo de carga horÃria em curto prazo (sete dias) formado por duas etapas. Na primeira etapa foram escolhidas duas redes neurais artificiais para prever o consumo diÃrio total em um horizonte de sete dias, uma rede para os dias Ãteis e outra para aos dias nÃo-Ãteis, o processo de escolha das redes passou por uma anÃlise da estrutura de entrada, da base de dados e do algoritmo de treinamento. Para gerar as melhores redes utilizou-se o mÃtodo k-fold crossvalidation. A segunda etapa à responsÃvel em fornecer o comportamento da curva de carga, ou seja, a distribuiÃÃo horÃria do consumo diÃrio, para isso utilizou-se o sistema ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System) para gerar um Sistema de InferÃncia Fuzzy- SIF que fornece um coeficiente que representa a fraÃÃo do consumo horÃrio em relaÃÃo ao consumo diÃrio, para inicializaÃÃo dos modelos optou-se pela comparaÃÃo entre dois mÃtodos: o mÃtodo de clusterizaÃÃo subtrativa desenvolvido por Chui S e o mÃtodo por inspeÃÃo onde o SIF à gerado a partir do conhecimento do especialista. Optou-se por estes modelos devido à facilidade de implementaÃÃo, a capacidade de generalizaÃÃo e resposta rÃpida. Os resultados obtidos foram comparados com a bibliografia e mostram que o modelo desenvolvido tem alta capacidade de generalizaÃÃo e apresenta baixos valores de MAPE (erro mÃdio percentual), alÃm de utilizar somente dados de carga elÃtrica como entrada para as redes e para o sistema ANFIS sem a necessidade de dados climÃticos

ASSUNTO(S)

redes neurais artificiais anfis load forecasting previsÃo de carga engenharia eletrica lÃgica fuzzy (lf) fuzzy logic (fl) artificial neural network (ann) anfis

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