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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: MODELO DE PREVISÃO DE CARGA DE CURTO PRAZO UTILIZANDO REDES NEURAIS E LÓGICA FUZZY Autor: FLAVIA CRISTINA DA COSTA SERRAO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
REINALDO CASTRO SOUZA - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 3525
Catalogação: 22/05/2003 Liberação: 22/05/2003 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3525&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3525&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.3525
Resumo:
Título: MODELO DE PREVISÃO DE CARGA DE CURTO PRAZO UTILIZANDO REDES NEURAIS E LÓGICA FUZZY Autor: FLAVIA CRISTINA DA COSTA SERRAO
Nº do Conteudo: 3525
Catalogação: 22/05/2003 Liberação: 22/05/2003 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3525&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3525&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.3525
Resumo:
O objetivo principal desta dissertação é desenvolver um
método de previsão de carga elétrica de curto prazo
(previsão horária), através de um sistema híbrido
(Redes Neurais e Lógica Fuzzy) utilizando temperaturas
máximas e mínimas como variáveis explicativas. Como
primeiro passo, foram definidos os perfis homogêneos das
curvas de carga diárias através de um classificador
utilizando os Mapas Auto Organizáveis (Self-Organizing Maps-
SOM). Um previsor será adicionado ao esquema de previsão
através da Lógica Fuzzy que associará as variáveis
climáticas aos perfis criados pela SOM produzindo as
previsões.
O modelo foi aplicado em dados de duas concessionárias de
energia elétrica do Brasil usando dados horários coletados
durante dois anos.
Descrição | Arquivo |
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS | |
CAPÍTULO 1 | |
CAPÍTULO 2 | |
CAPÍTULO 3 | |
CAPÍTULO 4 | |
CAPÍTULO 5 | |
CAPÍTULO 6 | |
CAPÍTULO 7 | |
CAPÍTULO 8 | |
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS E ANEXOS |