Resumo da Tese apresentada à COPPE/UFRJ como parte dos requisitos necessários para a obtenção do grau de Mestre em Ciências (M.Sc.)

Técnicas de Regularização de Modelos Neurais Aplicadas à Previsão de Carga a Curto Prazo

Vitor Hugo Ferreira

Fevereiro/2005

Orientador:

Alexandre Pinto Alves da Silva

Programa:

Engenharia Elétrica

      O conhecimento do comportamento futuro da carga é de suma importância na tomada de decisões referentes à operação e planejamento de sistemas de potência. Ao longo dos últimos anos, vários modelos vêm sendo propostos para a modelagem da carga a curto prazo, dentre os quais vêm apresentando destaque as redes neurais feedforward. Uma das desvantagens dos modelos neurais reside na possibilidade de aproximação excessiva dos dados de treinamento, o chamado overfitting, comprometendo, assim, a capacidade de generalização dos modelos estimados. Este problema pode ser abordado através do uso de técnicas de regularização. Esta tese investiga a aplicação de técnicas promissoras de controle de complexidade de modelos neurais para previsão de carga a curto prazo.