[en] A SHORT-TERM LOAD FORECASTING MODEL USING NEURAL NETWORK AND FUZZY LOGIC.

FLAVIA CRISTINA DA COSTA SERRAO

[pt] MODELO DE PREVISÃO DE CARGA DE CURTO PRAZO UTILIZANDO REDES NEURAIS E LÓGICA FUZZY

dc.contributor	REINALDO CASTRO SOUZA
dc.contributor	REINALDO CASTRO SOUZA
dc.creator	FLAVIA CRISTINA DA COSTA SERRAO
dc.date	2003-05-22
dc.date.accessioned	2022-09-21T21:40:22Z
dc.date.available	2022-09-21T21:40:22Z
dc.identifier	https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3525@1
dc.identifier	https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3525@2
dc.identifier	http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.3525
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12032/42059
dc.description	[pt] O objetivo principal desta dissertação é desenvolver um método de previsão de carga elétrica de curto prazo (previsão horária), através de um sistema híbrido (Redes Neurais e Lógica Fuzzy) utilizando temperaturas máximas e mínimas como variáveis explicativas. Como primeiro passo, foram definidos os perfis homogêneos das curvas de carga diárias através de um classificador utilizando os Mapas Auto Organizáveis (Self-Organizing Maps- SOM). Um previsor será adicionado ao esquema de previsão através da Lógica Fuzzy que associará as variáveis climáticas aos perfis criados pela SOM produzindo as previsões. O modelo foi aplicado em dados de duas concessionárias de energia elétrica do Brasil usando dados horários coletados durante dois anos.
dc.description	[en] This dissertation presents a short-term load forecasting procedure mixing a classifier scheme and a predictive scheme. The classifier is implemented through an artificial neural network using a non-supervised learning procedure (SOM). Concerning the predictive scheme, a fuzzy logic procedure uses climatic variables and their prediction to choose the appropriate profiles created by SOM and then combines them to produce the desired forecast. The model is applied to two utilities in Brazil using hourly observations collected during two calendar years and the results obtained, in terms of mean absolute percentage error (MAPE) through the period analyzed, are presented.
dc.language	pt
dc.publisher	MAXWELL
dc.subject	[pt] REDE NEURAL
dc.subject	[pt] PREVISAO DE CARGA DE CURTO PRAZO
dc.subject	[pt] LOGICA FUZZY
dc.subject	[en] NEURAL NETWORKS
dc.subject	[en] SHORT TERM LOAD FORECASTING
dc.subject	[en] FUZZY LOGIC
dc.title	[en] A SHORT-TERM LOAD FORECASTING MODEL USING NEURAL NETWORK AND FUZZY LOGIC.
dc.title	[pt] MODELO DE PREVISÃO DE CARGA DE CURTO PRAZO UTILIZANDO REDES NEURAIS E LÓGICA FUZZY
dc.type	TEXTO

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