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Previsão de afluências através de uma rede neural feedforward com treinamento por Levenberg-Marquardt utilizando as toolboxes do MATLAB

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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