CBA2016-0280 Sistemas Inteligentes

Aplicação de Redes Neurais Artificiais Baseadas na Teoria da Ressonância Adaptativa na Previsão de Curtíssimo Prazo em Níveis Menos Agregados

Marleide Ferreira Alves¹; Marcos R. Müller¹; Mara Lúcia Martins Lopes¹; Anna Diva Plasencia Lotufo¹

¹ Universidade Estadual Paulista

Resumo

A previsão de demanda de energia elétrica em níveis menos agregados é um trabalho consideravelmente difícil. Diversas técnicas têm sido utilizadas, entre elas: séries temporais, análise de regressão e técnicas envolvendo inteligência computacional e artificial. Para abordar o problema de previsão neste tipo de cenário, foi proposto o uso da rede neural artificial ARTMAP Fuzzy e rede neural ARTMAP Fuzzy Remodelada. Este trabalho utiliza dados reais de uma smart microgrid instalada em território bra-sileiro. Foram realizadas simulações utilizando as duas abordagens distintas, ARTMAP Fuzzy e ARTMAP Fuzzy Remodelada. Foi possível observar que o cenário que utilizou a rede neural ARTMAP Fuzzy Remodelada apresentou melhores resultados.

Palavras-chave: Redes Neurais Artificiais; ARTMAP Fuzzy; Previsão da Demanda; Consumo Desagregado; Séries Temporais

Como citar

Marleide Ferreira Alves; Marcos R. Müller; Mara Lúcia Martins Lopes; Anna Diva Plasencia Lotufo. “Aplicação de Redes Neurais Artificiais Baseadas na Teoria da Ressonância Adaptativa na Previsão de Curtíssimo Prazo em Níveis Menos Agregados”. XXI Congresso Brasileiro de Automática. CBA2016. 2016. Código: CBA2016-0280