[en] ENERGY DEMAND FORECASTING BY ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUE

[pt] PREVISÃO DE DEMANDA POR MÉTODO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

[pt] RAFAEL CARDOSO DE ASSUMPCAO

[pt] REDE NEURAL

[pt] LSTM

[pt] PREVISAO

[pt] SERIE TEMPORAL

[en] NEURAL NETWORKS

[en] LSTM

[en] FORECASTING

[en] TIME SERIE

[pt] Este Projeto de Graduação em Engenharia Elétrica consiste na previsão de uma série temporal de carga de um consumidor especial, por meio de técnicas de Inteligência Artificial. Diversos métodos podem ser utilizados para prever o consumo de energia elétrica, entretanto, redes neurais recorrentes, em especial as redes Long Short-Term Memory, vêm se destacando na previsão de séries temporais devido a sua capacidade de armazenamento de memória a longo prazo. Este trabalho tem como objetivo geral o desenvolvimento de um programa computacional que emprega redes Long Short-Term Memory para a previsão de demanda, utilizando métricas de distância para sua avaliação.

[en] This Electrical Engineering Undergraduate Project consists in the time series forecasting of the load of a special consumer, by Artificial Intelligence techniques. Several methods are available for predicting of the consumption of electrical energy. However, recurrent neural networks, especially Long Short-Term Memory networks, have been standing out in time series forecasting due to their long term memory capacity. The objective of this work is the development of a computational program that applies Long Short-Term Memory networks to predict demand, with the use of distance metrics for result evaluation.

DELBERIS ARAUJO LIMA

2019-07-15

[pt] TEXTO

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https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=41552@1

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https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.41552