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Título: A SHORT-TERM LOAD FORECASTING MODEL USING NEURAL NETWORK AND FUZZY LOGIC.
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): FLAVIA CRISTINA DA COSTA SERRAO

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Número do Conteúdo: 3525
Catalogação:  22/05/2003 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
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@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3525@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.3525

Resumo:
This dissertation presents a short-term load forecasting procedure mixing a classifier scheme and a predictive scheme. The classifier is implemented through an artificial neural network using a non-supervised learning procedure (SOM). Concerning the predictive scheme, a fuzzy logic procedure uses climatic variables and their prediction to choose the appropriate profiles created by SOM and then combines them to produce the desired forecast. The model is applied to two utilities in Brazil using hourly observations collected during two calendar years and the results obtained, in terms of mean absolute percentage error (MAPE) through the period analyzed, are presented.

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