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Coleção Digital

Avançada


Formato DC|



Título: FORECASTING HOURLY ELECTRICITY LOAD FOR LIGHT
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ANA PAULA BARBOSA SOBRAL

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Número do Conteúdo: 7464
Catalogação:  09/11/2005 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=7464@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7464@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7464

Resumo:
In the dissertation a new model to short-term forecasting of hourly loads using weather information is developed. This model was developed for the electricity distributing utility LIGHT and it combines different methodologies, namely: Neural Networks, Statistical Methods and Fuzzy Logic. First, the Kohonen Self-Organizing Map makes the identification of the load curves profiles and these are included in the statistical model. In order to improve the performance of the model in terms of forecasting error, the effect of temperature on the load is inserted by means of Fuzzy Logic. Finally, a procedure with some concepts of Fuzzy Logic was established to identify the type of curve of the day to be forecasted.

Descrição Arquivo
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