Otimização de previsões de demanda de energia elétrica: aplicação de índices meteorológicos compostos em métodos de previsão de carga
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Date
2023-04-14Primeiro membro da banca
Dal Piva, Everson
Segundo membro da banca
Puhales , Franciano Scremin
Terceiro membro da banca
Quadro , Mario Francisco Leal de
Quarto membro da banca
Rodríguez , Lissette Guzmán
Metadata
Show full item recordAbstract
Este estudo tem como objetivo desenvolver um método de otimização das previsões de
demanda de energia elétrica, por meio da exploração de diferentes abordagens de representação das variáveis meteorológicas em diferentes métodos de previsão de carga e suas respectivas
configurações. Para alcançar esse objetivo, são elaborados índices meteorológicos compostos,
ponderados por fatores demográficos, derivados de simulações numéricas de tempo conduzidas
com o modelo WRF. Esses índices são integrados a duas metodologias distintas de previsão de
carga: uma baseada em técnicas de regressão tradicionais e outra utilizando métodos de redes
neurais. Através da integração desses índices em conjunto com múltiplas formas de calibração
e treinamento dos modelos de previsão, busca-se explorar estratégias de otimização das estimativas de carga. Com o intuito de validar o método proposto, um estudo de caso foi conduzido no
subsistema Nordeste do Sistema Interligado Nacional (SIN). Os resultados obtidos indicaram
que é viável otimizar as previsões de carga nessa região, destacando-se a influência substancial
do vento nas previsões. Ambos os modelos demonstraram resultados satisfatórios. Entretanto,
observou-se que o uso de históricos extensos de carga para a calibração dos modelos resulta
em uma tendência de subestimação das previsões. Em suma, o método desenvolvido permite
a otimização das previsões de carga ao longo de todas as etapas, desde a aquisição dos dados
até a inclusão das variáveis ambientais e a configuração dos diferentes modelos de previsão de
carga.
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