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Título: PREVISIÓN DE CARGAS A CORTO PLAZO - UNA EVALUACIÓN DE LA VIABILIDAD DEL USO DE REDES NEURALES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): HENRIQUE STEINHERZ HIPPERT

Colaborador(es):  CARLOS EDUARDO PEDREIRA - Orientador
REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Número do Conteúdo: 1551
Catalogação:  03/05/2001 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
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Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1551@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1551@2
Referência [es]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1551@4
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1551

Resumo:
La previsión de los perfiles de carga elétrica (i.e., series de cargas medidas a cada hora de un día) ha sido abordada con frecuencia a través de modelos basados en redes neurales. Los resultados obtenidos por estos modelos, todavía no son considerados enteramente convincentes. Existen dos razones para este escepticismo: en primer lugar, los modelos sugeridos generalmente se basan en redes que parecen ser demasiado complejas en relación a los datos que pretenden modelar (quiere decir, estos modelos parecen estar superparametrizados); en segundo lugar, estos modelos generalmente no son bien evaluados, pués los artículos que los proponen no comparan el desempeño de las redes al de los modelos de referencia. En esta tesis, examinamos estos dos puntos por medio de revisiones críticas de la literatura y de simulaciones, con el objetivo de verificar si es realmente viable la aplicación de redes neurales a la previsión de perfiles de carga. En las simulaciones, construímos modelos de redes bastante complejos y verificamos empíricamente su validez, comparando su desempeño predictivo fuera de la muestra de entrenamiento con el desempeño de varios otros modelos de previsión. Los resultados muestran que las redes, incluso cuando muy complejas, consiguen previsiones de perfiles más precisas que los modelos tradicionales, lo que sugiere que ellas poderián traer una gran contribución para la solución del problema de previsión de cargas.

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