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Título: MODELO DE PREVISÃO DE CARGA UTILIZANDO REDES NEURAIS: OTIMIZAÇÃO CAMADA A CAMADA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): JOSE LEONARDO RIBEIRO MACRINI

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
CARLOS EDUARDO PEDREIRA - Coorientador
Número do Conteúdo: 7251
Catalogação:  13/10/2005 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=7251@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7251@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7251

Resumo:
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.

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CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS  PDF
CAPÍTULOS 1 AO 6 E REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS  PDF
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