Comparação de Estratégias de Previsão de Carga Elétrica Utilizando Support Vector Machine
Título [PT]: Comparação de Estratégias de Previsão de Carga Elétrica Utilizando Support Vector Machine
Autora: Leandra de Carvalho Nogueira
Palavras-Chave [PT]: Previsão de Carga; Support Vector Machines; Modelos de previsão; Inteligência Artificial; Sistema de Potência
Orientador:
Prof. Dr. Ricardo Menezes Salgado (Orientador)
Resumo:
A previsão da demanda de carga elétrica é uma tarefa fundamental para um bom funcionamento dos sistemas elétricos. Em um mercado concorrido, para que uma empresa consiga fornecer energia de forma contínua, segura e econômica, esta necessita de técnicas que estimem com máxima precisão o nível de demanda, possibilitando encontrar um ponto ideal de operação que garanta o equilíbrio entre a energia gerada e a consumida. Este trabalho propõem duas estratégias e previsão de carga elétrica, uma baseada na previsão de cada hora individualmente e a outra na linearização dos dados para obter a curva diária através de um único modelo. Os resultados mostraram que as séries com os menores coeficientes de variação apresentaram os menores erros de previsão. A utilização de uma função de autocorrelação não diminuiu os erros de nenhuma das estratégias de previsão propostas e a metodologia de previsão 1 passo a frente se adaptou melhor aos dados trabalhados quando comparada a metodologia de até n passos a frente.
Data: 01-08-2013
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