{"id":208,"date":"2018-07-27T11:32:06","date_gmt":"2018-07-27T14:32:06","guid":{"rendered":"http:\/\/www.bcc.unifal-mg.edu.br\/biblioteca\/?page_id=208"},"modified":"2018-07-27T11:32:06","modified_gmt":"2018-07-27T14:32:06","slug":"monografia-mateus-drigo-da-silva","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.bcc.unifal-mg.edu.br\/biblioteca\/producao-discente\/monografias\/monografias-2011-1\/monografia-mateus-drigo-da-silva\/","title":{"rendered":"Monografia Mateus Drigo da Silva"},"content":{"rendered":"

Um Modelo Para An\u00e1lise e Tratamento de Dados de Demanda de Energia El\u00e9trica<\/h2>\n
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T\u00edtulo [PT]:\u00a0<\/strong>Um Modelo Para An\u00e1lise e Tratamento de Dados de Demanda de Energia El\u00e9trica
\nAutor:\u00a0<\/strong>Mateus Drigo da Silva\u00a0\/ Orientador: Prof. Dr. Ricardo Menezes Salgado
\nPalavras-Chave [PT]:\u00a0<\/strong>outliers<\/em>, energia el\u00e9trica, identifica\u00e7\u00e3o de outliers<\/em>, tratamento de outliers<\/em>, redes neurais artificiais.<\/p>\n

\u00c1rea de concentra\u00e7\u00e3o:<\/strong>
\nTitula\u00e7\u00e3o:<\/strong><\/p>\n

Banca:<\/strong>
\nProf. Dr. Ricardo Menezes Salgado (Orientador)
\nProf. Dr. Denismar Alves Nogueira (Orientador)
\nProf. Dr. Luiz Alberto Beijo<\/p>\n

Resumo:<\/strong>
\nA energia el\u00e9trica ocupa um lugar de destaque no pa\u00eds, gerando grandes quantidades de dados que ficam sujeitos a falhas dos equipamentos, erros de medi\u00e7\u00e3o, dados incompletos, erros humanos, entre outros. Assim, an\u00e1lise dos dados se torna uma tarefa cr\u00edtica, principalmente em ambientes que exijam seguran\u00e7a e confiabilidade dos dados, uma vez que a presen\u00e7a de dados inconsistente prejudica na tomada de decis\u00e3o, al\u00e9m de afetar o desempenho do sistema, a seguran\u00e7a e a confiabilidade das informa\u00e7\u00f5es. Em muitos problemas do setor el\u00e9trico, como na previs\u00e3o de carga ou na previs\u00e3o por barramento, a qualidade dos dados reflete diretamente no resultado obtido.<\/p>\n

O processo KDD, por sua vez, tem um papel importante por estar apto a lidar com grandes volumes de dados, que, sem a ajuda da intelig\u00eancia computacional, seriam invi\u00e1veis se fossem investigados por pessoas, por maior que fosse a equipe de trabalho. Assim, neste trabalho \u00e9 proposto um modelo para identifica\u00e7\u00e3o e tratamento de outliers<\/em>, utilizando o processo KDD, dando \u00eanfase aos m\u00e9todos estat\u00edsticos para identifica\u00e7\u00e3o de outliers<\/em>, e aos operadores m\u00e9dia e redes neurais artificiais (RNA) para o devido tratamento.<\/p>\n

Neste modelo, o tratamento dos dados de demanda de carga, de certo dia, baseia-se nas cargas el\u00e9tricas dos dias pr\u00f3ximos, j\u00e1 que as cargas el\u00e9tricas apresentam comportamento similar em dias semelhantes como dias \u00fateis, s\u00e1bados, domingos e feriados. Por\u00e9m, certos eventos, como feriados, devem ser analisados com aten\u00e7\u00e3o especial para n\u00e3o serem tratados como outliers<\/em>, j\u00e1 que apresentam grande varia\u00e7\u00e3o de comportamento em rela\u00e7\u00e3o a um dia \u00fatil, por exemplo. Para a execu\u00e7\u00e3o dos experimentos deste trabalho, ser\u00e3o utilizados dados de medi\u00e7\u00e3o obtidos do sistema el\u00e9tricos brasileiros compreendidos no per\u00edodo de 01\/01\/2010 a 31\/12\/2010, com a medi\u00e7\u00e3o efetuada com discretiza\u00e7\u00e3o por minutos.<\/p>\n

Data:\u00a0<\/strong>27-06-2011<\/p>\n

Link:\u00a0<\/strong>Um Modelo Para An\u00e1lise e Tratamento de Dados de Demanda de Energia El\u00e9trica<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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