Previsão de Curto Prazo da Potência Consumida em Instalação de Médio Porte Utilizando um Conjunto de Redes Neurais Artificiais

Título: Previsão de Curto Prazo da Potência Consumida em Instalação de Médio Porte Utilizando um Conjunto de Redes Neurais Artificiais

Autores: Arthur Lúcide Cotta Weyll, Eduardo Furtado de Simas Filho, Kim Nakamura Samejima, Fabio da Conceição Cruz

Resumo: A previsão de carga é um processo fundamental para uma operação confiável em sistemas elétricos de potência, principalmente em instalações que dispõem de sistemas de geração distribuída que podem ser dinamicamente integrados a rede. No entanto, equilibrar demanda e geração em tempo real não é uma tarefa fácil, devido à forte influência de fatores meteorológicos e variáveis exógenas na previsão da potência. Neste trabalho, é proposta a utilização de conjuntos de redes neurais artificiais para a previsão de potência consumida em uma instalação de médio porte no horizonte de 15 minutos a frente. Arquiteturas tipo perceptron de múltiplas camadas e rede de função de base radial foram utilizadas e os resultados comparados com modelos ARIMA e de Persistência. Os erros médio absoluto (MAE) e médio absoluto percentual (MAPE) foram utilizados para avaliar e comparar o desempenho dos preditores. As combinações de redes neurais artificiais propostas registraram MAPE menor que 3% e MAE máximo menor que 21 kW para todos os conjuntos de testes no horizonte de previsão de 15 minutos.

Palavras-chave: Previsão de carga, demanda, geração, tempo real, conjunto de redes neurais artificiais.

Páginas: 8

Código DOI: 10.21528/CBIC2019-133

Artigo em pdf: CBIC2019-133.pdf

Arquivo BibTeX: CBIC2019-133.bib