| Processo: | 08/01229-3 |
| Linha de fomento: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Vigência (Início): | 01 de maio de 2008 |
| Vigência (Término): | 31 de julho de 2010 |
| Área do conhecimento: | Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência |
| Pesquisador responsável: | Anna Diva Plasencia Lotufo |
| Beneficiário: | Klayton Antonio Moreira Araújo |
| Instituição-sede: | Faculdade de Engenharia (FEIS). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Ilha Solteira. Ilha Solteira , SP, Brasil |
| Assunto(s): | MATLAB Previsão de carga elétrica Redes neurais (computação) |
Resumo Previsão de cargas elétricas é muito importante para planejamento e operação de sistemas elétricos. A partir do advento das redes neurais e da aplicação para problemas de previsão, estas se tornaram bastante interessantes suplantando os métodos estatísticos tradicionais, por exemplo, o ARIMA de Box & Jenkins. A rede neural feedforward com treinamento pelo algoritmo retropropagação é uma das mais utilizadas na literatura especializada, no entanto sua convergência é bastante lenta. O treinamento por Levenberg-Marquardt é uma alternativa bastante interessante por sua rapidez de convergência. Este trabalho pretende implantar uma rede neural feedforward com treinamento através do Levenberg-Marquardt utilizando as toolboxes do MATLAB, uma ferramenta bastante difundida nos meios acadêmicos, e aplicá-la para previsão de cargas elétricas, com dados de uma empresa do setor elétrico brasileiro. | |
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