Previsão de Cargas Elétricas Através de Uma Rede Neural Híbrida Back-ART Fuzzy

Título: Previsão de Cargas Elétricas Através de Uma Rede Neural Híbrida Back-ART Fuzzy

Autores: Oliveira, C. M.; Lotufo, A. D. P.; Lopes, M. L. M.; Silveira, M. C. G.

Resumo: O presente artigo apresenta um modelo híbrido de previsão de cargas elétricas que utiliza duas redes neurais artificiais: ART fuzzy e Perceptron multicamadas via algoritmo Backpropagation. O objetivo é realizar a previsão de carga elétricas em curto prazo (24 horas a frente), valendo-se das melhores características encontradas em cada arquitetura. A rede ART fuzzy é responsável pela classificação de dados históricos e a rede neural Perceptron, pela previsão em si. A partir da classificação obtida através da rede ART fuzzy é realizada a previsão de demanda de carga elétrica pela rede Perceptron. Os dados utilizados nas simulações correspondem a dados históricos de cargas elétricas fornecidos por uma empresa do setor elétrico.

Palavras-chave: ART nebulosa; backpropagation; previsão de carga; método híbrido

Páginas: 6

Código DOI: 10.21528/CBIC2013-035

Artigo em pdf: bricsccicbic2013_submission_35.pdf

Arquivo BibTex: bricsccicbic2013_submission_35.bib