FORECAST LOAD MODEL USING NEURAL NETWORK: LAYER BY LAYER IMPROVEMENT
| Autor: | JOSE LEONARDO RIBEIRO MACRINI |
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| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2000 |
| Zdroj: | Repositório Institucional da PUC_RIOPontifícia Universidade Católica do Rio de JaneiroPUC_RIO. |
| Druh dokumentu: | masterThesis |
| Popis: | COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR Nesta dissertação é desenvolvido um modelo de previsão de energia elétrica de curto prazo (previsão mensal) para o sistema elétrico no Brasil, em especial para as concessionárias dos sistemas interligados, através de um modelo de Redes Neurais que emprega um algoritmo de otimização camada a camada. O objetivo principal deste trabalho consiste em demonstrar que bons resultados preditivos podem ser alcançados com a utilização desse algoritmo para séries de energia elétrica e que esse método poderia fazer parte dos métodos de previsão que compõem o Sistema de Previsão de Carga (PREVCAR) do Operador Nacional do Sistema (ONS) a saber: modelo de Holt & Winters, modelo de Box & Jenkins, modelo de redes Neurais (backpropagation) e modelo de Lógica Fuzzy. It is developed in this essay a short forecast electric energy model (monthly forecast) to the electric system in Brazil, particularly to interconnected systems utilities, through a neural network model, which employs a layer by layer improvement algorithm. The aim of this proposition consists in demonstrating that good forecast results can be reached with the use this algorithm to electric energy series and that this method could be part of the forecast methods, wich compose the Load Forecasting System (PREVCAR) of National System model (backpropagation) and Fuzzy logic model. |
| Databáze: | Networked Digital Library of Theses & Dissertations |
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