Prognóstico de demanda de potência elétrica para planejamento e operação de sistemas elétricos

Abstract

O objeto da pesquisa é o estudo das técnicas utilizadas para o prognóstico de demandas de potência elétrica, apresentadas na forma de séries temporais, motivado pela necessidade de definir valores futuros com base em valores históricos, visando a utilização em estudos de planejamento de curto prazo de sistemas elétricos, utilizando a máquina de vetor de suporte como ferramenta de treinamento e prognóstico. A máquina de vetor de suporte desenvolvida nos anos 90, baseada na teoria estatística da aprendizagem se apresenta como uma máquina de aprendizagem universal, em que não é necessário determinar a priori o número de neurônios da camada de entrada, o qual é definido ao longo do processo. O projeto da máquina depende da extração de um subconjunto, dos dados de treinamento, que servirão como vetores suporte, representando uma característica estável do conjunto de dados de treinamento, evitando o excesso de ajuste da máquina de aprendizagem. A pesquisa efetuada apresenta as principais formulações existentes para regressão de séries temporais, focando sobre o desenvolvimento da máquina de vetor de suporte, apresentando um estudo de caso com série temporal de demanda de potência. Os resultados encontrados com a utilização da máquina de vetor de suporte são compatíveis com as necessidades do planejamento e operação de sistemas elétricos, apresentando erros de prognóstico menores, na ordem de 16,3% para os prognósticos dos perfis de demanda de meio de semana(terça a sexta-feira), e, de 37,3% para os prognósticos dos perfis de final de semana(sábado, domingo e segunda-feira), comparativamente com aqueles obtidos com a rede de função de base radial.