Previsão de demanda a médio prazo aplicada em dados reais do sistema de distribuição: uma comparação entre RNA e Lógica Fuzzy

Romero Álamo Oliveira de Medeiros

Universidade Federal da Paraíba (UFPB) Brasil

Bruno Golzio Navarro Winkeler

Universidade Federal da Paraíba (UFPB) Brasil

Juan Moisés Maurício Villanueva

ORCID iD Universidade Federal da Paraíba (UFPB) Brasil

Yuri Percy Molina Rodriguez

ORCID iD Universidade Federal da Paraíba (UFPB) Brasil

Euler Cássio Tavares de Macedo

ORCID iD Universidade Federal da Paraíba (UFPB) Brasil

Helon David de Macedo

ORCID iD Universidade Federal da Paraíba (UFPB) Brasil

Resumo

A previsão de demanda é uma importante ferramenta de apoio à decisão no planejamento de sistemas de energia, fornecendo informações necessárias para que os especialistas do setor elétrico possam alocar os recursos disponíveis. Métodos baseados em inteligência computacional vêm sendo utilizados para previsão há mais de vinte anos. As Redes Neurais Artificiais (RNA) e a Lógica Fuzzy estão entre as técnicas mais utilizadas. Neste trabalho, foram desenvolvidos dois sistemas de previsão de demanda para uma subestação real, por meio de uma RNA e um sistema de inferência Fuzzy. O caso estudado foi a subestação de Itaporanga, localizada na Paraíba/Brasil, e os valores de potência ativa entre os anos de 2008 e 2013, obtidos por meio de medições de um sistema de aquisição e monitoramento de dados (SCADA), que formaram os dados das séries temporais.

Palavras-chave


Previsão de demanda a médio prazo; Inteligência computacional; Lógica Fuzzy; Redes Neurais Artificiais


Texto completo:

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DOI: http://dx.doi.org/10.18265/1517-03062015v1n31p75-85

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