rna redes neurais artificiais

Previsão de Vaz ões utilizando Redes Neurais A rtificiais MLP e NSRBN

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Escola de Engenharia Elétrica e de Computação
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[e-mail].b r Palavras
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Chave:
Previsão de Vazões, Redes MLP, Redes NSRBN, Planejamento
Hidrotérmico.
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Introdução
Devido ao aumento da população, crescimento d o PIB, o avanço tecnológico, dentre outros fatores, o consumo de energia no Brasil tem crescido de forma ace lerada. Para suprir o crescimento sem a instalação de novas usinas; principalmente as hidrelétricas, principal fonte de geração de energia no país, que têm recebido duras críticas devido ao impacto ambient al; deve
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se realizar um melhor planejamento energét ico. O planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos pode ser traduzido como “a determinação de uma estratégia de geração que minimize o custo de operação em cada unidade do sistema durant e o horizonte de planejamento”(1
).
E ntre as diversas variávei s envolvidas no planejamento, algumas apresentam caráter estocástico, sendo as mais representativas as vazões afluentes aos reservatórios das hidrel étricas, sendo estratégico conseguir uma estimativa destas vazões para determinar uma boa estratégia de prod ução de energia num horizonte futuro. Assim, modelos de previsão de vazões tornam
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se essenciais no processo.
Este
trabalho sugere a aplicação de métodos baseado s em Redes Neurais
Artificiais
-
RNAs
para a previsão de vazões afluentes , e compara estes modelos com modelos utilizados pelo setor elétrico brasileiro

Material e Métodos
2.1
.
Metodologia
O objetivo principal é a previsão de vazões futuras, através de
RNA
s
, mais precisamente, Redes MLP e NSRBN. P ara a con s trução do s modelo s , será utilizado o conce ito de orientação a objetos
, com a implementaç ão das redes em J ava. Para a 2 aná lise dos resultados serão utilizados dados de postos reais
,