Abordagens Inteligentes para a Identificação e Tratamento de Outliers em Dados de Demanda de Energia Elétrica
Título [PT]: Abordagens Inteligentes para a Identificação e Tratamento de Outliers em Dados de Demanda de Energia Elétrica
Autor: Tadeu de Carvalho Machado
Palavras-Chave [PT]: Detecção de Outliers, Ensemble, Chave Inglesa, Conjunto de Dados de Energia Elétrica.
Orientador:
Prof. Dr. Ricardo Menezes Salgado (Orientador)
Resumo:
O setor elétrico brasileiro é predominantemente composto de hidrelétricas. Estas dependem de uma determinada taxa de demanda mínima de carga elétrica para que a produção possa fornecer eficientemente o seu serviço. Para tanto, sistemas de previsão de carga são cada vez mais utilizados, e neste contexto, tais sistemas dependem da qualidade dos dados manipulados para que se tenham resultados satisfatórios. Sendo assim, a análise desses dados quanto à existência de dados corrompidos torna-se indispensável. No entanto, ao utilizar apenas um determinado modelo de filtragem de elementos, corre-se o risco de se obter resultados mascarados, com baixo grau de detecção, alto grau de erros, ou apresentar bons resultados apenas para determinados tipos de séries. Para solucionar este problema, neste trabalho foi desenvolvido um modelo de combinação dos resultados obtidos por diversos modelos de
detecção deste tipo de dado, o outlier.
Data: 01-04-2013