Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação

Previsão de carga em sistema elétrico de potência utilizando redes neurais artificiais

Having a forecast of will behave as the load of an electrical circuit, can be strategic for companies, which may schedule your maintenance for the periods in which a circuit is less over-loaded, therewith not compromising the entire system. This graduate work presents a load forecasting model in the...

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Autor principal: SALES, Emerson Camelo
Grau: Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação
Publicado em: 2018
Assuntos:
Sistemas de energia elétrica
Previsão de cargas
Redes neurais (Computação)
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO
Acesso em linha: http://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/644
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spelling oai:https:--bdm.ufpa.br:8443:prefix-6442019-01-21T15:33:38Z Previsão de carga em sistema elétrico de potência utilizando redes neurais artificiais SALES, Emerson Camelo OHANA, Ivaldo http://lattes.cnpq.br/9651229101043353 Carneiro, Gean Kleber da Silva http://lattes.cnpq.br/6059846281370320 Sistemas de energia elétrica Previsão de cargas Redes neurais (Computação) CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO Having a forecast of will behave as the load of an electrical circuit, can be strategic for companies, which may schedule your maintenance for the periods in which a circuit is less over-loaded, therewith not compromising the entire system. This graduate work presents a load forecasting model in the electric power system using artificial neural networks. The study aims to perform load forecasting of a week later taking as basis for learning the last three weeks. For both, it was used the load database in the period of a year, of the Tucuruí circuit - Vila do Conde 1, of Tucurui's substation. During the work, plus a quick detailing of the circuit characteristics in study, will be presented to computational intelligence technique used. There will be a detailed description of the steps in the training, validation and testing of the neural network. The software used for programming the neural network was MATLAB. Ter uma previsão futura de como se comportará a carga de um circuito elétrico, é estratégico para as empresas, que poderão programar suas manutenções para os períodos em que determinado circuito está menos sobrecarregado, não comprometendo, portanto todo um sistema. Este trabalho de graduação apresenta um modelo de previsão de carga em sistema elétrico de potência utilizando Redes Neurais Artificiais. O trabalho se propõe a realizar a previsão de carga uma semana à frente tomando por base para aprendizado as últimas três semanas. Para tanto, foi utilizado o banco de dados de carga, no período de um ano, do circuito Tucuruí - Vila do Conde 1 da Subestação de Tucuruí. Durante o trabalho, além de um rápido detalhamento das características do circuito em estudo, será apresentada a técnica de inteligência computacional utilizada. Haverá uma descrição detalhada dos passos durante o treinamento, validação e teste da rede neural. O software utilizado para a programação da rede neural foi o MATLAB. 2018-08-22T19:43:09Z 2018-08-22T19:43:09Z 2015-01-08 Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação SSALES, Emerson Camelo. Previsão de carga em sistema elétrico de potência utilizando redes neurais artificiais. Orientador: Ivaldo Ohana. 2015. 67 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) – Campus Universitário de Tucuruí, Universidade Federal do Pará, Tucuruí, 2015. Disponível em: http://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/644. Acesso em:. http://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/644 Acesso Aberto 1 CD-ROM
institution Biblioteca Digital de Monografias - UFPA
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description Having a forecast of will behave as the load of an electrical circuit, can be strategic for companies, which may schedule your maintenance for the periods in which a circuit is less over-loaded, therewith not compromising the entire system. This graduate work presents a load forecasting model in the electric power system using artificial neural networks. The study aims to perform load forecasting of a week later taking as basis for learning the last three weeks. For both, it was used the load database in the period of a year, of the Tucuruí circuit - Vila do Conde 1, of Tucurui's substation. During the work, plus a quick detailing of the circuit characteristics in study, will be presented to computational intelligence technique used. There will be a detailed description of the steps in the training, validation and testing of the neural network. The software used for programming the neural network was MATLAB.
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