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

Desenvolvimento de Modelos Neurais Autônomos para Previsão de Carga Elétrica

Vitor Hugo Ferreira

Maio/2008

Orientador:  Alexandre Pinto Alves da Silva

Programa: Engenharia Elétrica

      O conhecimento do comportamento futuro da carga apresenta importância vital na tomada de decisão em sistemas de potência. Nos últimos 20 anos, modelos neurais de previsão de carga vêm dominando a literatura. A capacidade de aproximação universal destes modelos pode levar ao ajuste excessivo dos dados, comprometendo os erros de previsão. Esta desvantagem, relacionada tanto com a seleção de entradas quanto com a complexidade do modelo, vem sendo enfrentada na literatura de forma heurística e desacoplada. Combinando teoria do caos, inferência bayesiana e minimização de limites superiores do erro de generalização, são desenvolvidos métodos autônomos (automáticos) de especificação de modelos neurais (MLP e modelos baseados em kernel), incluindo procedimentos analíticos e acoplados de seleção de entradas e controle de complexidade.


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