Aplicação de redes neurais artificiais na previsão de curto prazo da carga nodal de sistemas de energia eletrica

TL;DRAbstract

Este trabalho apresenta tres modelos NARX utilizando redes neurais artificiais para previsao de carga nodal ativa e reativa, tendo em vista a posterior previsao do estado do sistema atraves do uso de um algoritmo de fluxo de carga, com a finalidade de poder estudar a seguranca de operacao do sistema para um perfil de carga futuro. Os dois primeiros modelos sao implementados utilizando-se uma rede de perceptrons de multiplas camadas estatica e o terceiro modelo e implementado utilizando uma rede de perceptrons com filtros FIR em suas sinapses para permitir processamento temporal. Para cada um dos modelos, diferentes tamanhos de conjunto de treinamento e de topologia da rede neural foram testados, bem como varios tipos de variaveis de entrada para o modelo NARX, a fim de verificar qual a melhor resposta em termos de precisao. Nos testes foram utilizados dados reais de carga de varias subestacoes. Neste estudo, verificou-se que uma unica rede neural estatica usada para tratar todos os dia

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