MSc em Engenharia

PREVISÃO DE EFICIÊNCIA ENERGÉTICA NA CENTRAL TERMOELÉTRICA 2 DA COMPANHIA SIDERÚRGICA NACIONAL ATRAVÉS DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS1
PREVISÃO EFICIÊNCIA ENERGÉTICA RNA
Nelson Neves Teixeira 2
Mauro Cândido Menezes de Souza 3
Jaime Luiz Passos Portilho 4
Humberto Hugo de Araujo Duarte Júnior 5
José Adilson de Castro 6

Resumo
Este estudo propõe um método alternativo para a previsão de eficiência energética (energia elétrica, vapor, ar soprado) para a CTE2 da CSN, através do desenvolvimento de um modelo de avaliação baseado em RNA’s. A metodologia Destaca os principais fatores que devem pautar a modelagem de um sistema baseada em redes neurais artificiais, os quais são: seleção das variáveis de entrada; quantidade de variáveis; arquitetura da rede; treinamento; previsão da saída visando a aplicação para previsão da eficiência energética em centrais termoelétricas. O modelo ora apresentado foi desenvolvido a partir da arquitetura MLP (Multi Layer Percepton) e usa um conjunto de dados de consumo de gás natural, Gases Siderúrgicos (Gás de Coqueria - GCO, Gás de Alto de Forno - GAF, e Gás Aciaria - GLD), Óleo Combustível e Alcatrão, nos anos de Jan./2008 a Mai./2011 para o treinamento. Os resultados de previsão foram comparados com os valores medidos do período em questão, bem como previsões de um modelo previamente desenvolvido baseado no método de regressão multlinear. Resultados de previsões utilizando a rede neural desenvolvida apresentaram superiores concordância com os resultados de monitoramento quando comparados com o método de regressão multilinear.
Palavras-chave: RNA; Termoelétrica; Eficiência energética.

FORECAST OF ENERGY EFFICIENCY IN THERMOELECTRIC PLANT 2 OF COMPANHIA SIDERÚRGICA NACIONAL THROUGH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
Abstract
This study proposes an alternative method for predicting energy efficiency (electricity, steam, air blown) for the second thermoelectric plant of Companhia Siderúrgica Nacional, by developing an evaluation model