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Título: FORECAST LOAD MODEL USING NEURAL NETWORK: LAYER BY LAYER IMPROVEMENT
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):  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=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:
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.

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