Autonomous neural models applied to medium-term water inflow forecasting

Ferreira, Vitor Hugo; Leocádio, Caio Monteiro

doi:10.1109/isap.2011.6082236

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“…O uso de um modelo heurístico do tipo caixa-preta, co mo por exemp lo, as Redes Neurais Artificiais, tornou-se uma boa alternativa para o tratamento deste problema . Co mo motivação para o uso neste trabalho de Redes Neurais Artificiais pode -se destacar, dentre os estudos realizados por [3], [4], [5], [8], [10], [11], [13], [14], onde modelos baseados em Redes Neurais foram superiores aos modelos tradicionais de Regressão Múltipla e modelos lineares de séries temporais usando metodologia de Bo x e Jenkins.…”

Section: A Previsão De Vazão No Contexto Brasileirounclassified

“…A metodologia em questão também foi ap licada ao problema da previsão de vazões médias mensais obtendo resultados satisfatórios [8]. …”

Section: Inferência Bayesiana Aplicada a Mlp'sunclassified

“…Os modelos neurais bayesianos utilizados neste trabalho são desenvolvidos utilizando algorit mos baseados em inferência bayesiana que possuem na sua formu lação mecanis mos para espe cificação de modelos, incluindo seleção de estrutura e controle de complexidade [8], que buscam a maximização da capacidade de generalização, ou seja, desempenho satisfatório para novos dados, sem a necessidade de um conjunto de validação. Conforme evidenciado na Figura 3, a dinâmica da série de vazão prevista é bastante semelhante em relação à dinâmica da série de vazão observada, garantindo boa generalização do modelo para diferentes conjuntos de treinamento.…”

Section: Nº Vazões Nº Chuvas C/ Bináriasunclassified

“…Na literatura de previsão de vazões naturais, foco principal deste trabalho, os estudos realizados utilizando redes neurais não apresentam metodologias sistemáticas para o tratamento do controle de complexidade do modelo [3], [4], [5]. Por outro lado, existem na literatura de prev isão de séries temporais metodologias automáticas e acopladas para regularização de modelos neurais, incluindo técnicas analíticas para seleção de entradas e definição de estrutura [6], [7], desenvolvidas originalmente para previsão de carga e com resultados satisfatórios também para previsão de vazão mensal [8]. Estudos recentes ainda mostram que a introdução de informações de precipitação como entradas exógenas nos modelos de previsão de vazão podem contribuir para a diminuição dos erros de previsão [9]- [11], se comparados aos modelos clássicos que se utilizam apenas vazões observadas.…”

Section: Introductionunclassified

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Inferência Bayesiana No Desenvolvimento De Previsores Neurais De Vazão Diária Utilizando Informações De Precipitação

Leocádio¹,

Ferreira²

2016

Anais Do 10. Congresso Brasileiro De Inteligência Computacional

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-This paper deals with Bayesian neural models applied to daily water inflow fo recasting, including automatic algorith ms for input selection, structure stabilizat ion and complexity control. The available database includes water inflow and precipitation in a daily basis fro m Grande River basin, enabling tests of the applicability of the inclusion of precipitation informat ion in the daily water inflow forecasting models in order to decrease the forecasting error of the developed neural models. Six forecasting strategies are co mpared, all of them using Bayesian neural models but different input space representation, including models that use only past water in flo w informat ion and models that comb ine precip itation and past values of the water inflo ws. The use of seasonal dummy variables in order to represent the dry, wet and transition periods of the year is also tested. The obtained results show the viability of the application of Bayesian neural models co mbining water inflows and precipitation as inputs for daily water inflow forecasting, with these models showing the best results for the test periods considered.Keywords -daily water inflow forecasting, energy planning, neural networks, Bayesian inference applied to neural networks. IntroduçãoO sistema elétrico brasileiro é composto por uma matriz energética bastante diversificada, que inclui desde geração hidrelétrica e térmica, quanto nuclear e eólica. Dentre essas fontes geradoras de energia as que mais se destacam são as hidroelétricas. Elas representam cerca de 67% da energia elétrica disponível para geração no país [1]. A geração de energia através de uma usina hidrelétrica depende diretamente da água disponível, ou especificamente, da vazão afluente naquele ponto da bacia onde a unidade está instalada. Desta forma, o conhecimento do comportamento futuro das vazões afluentes é de vital importância para o planejamento da operação eletroenergética de sistemas elétricos de potência com parque gerador predominantemente hidráulico, co mo é o caso do Sistema Interligado Nacional (SIN).Os modelos tradicionais de previsão de vazão utilizam formu lações auto-regressivas para análise das séries de vazões naturais. Estes modelos são baseados nas informações históricas de vazão dos rios em diferentes postos fluviométricos e de séries de vazões afluentes aos reservatórios das usinas hidrelétricas. Contudo, os mesmos não utilizam informações exógenas, como as previsões de precipitação nos locais de aproveitamento hidrelétrico. Dentre os modelos mais empregados no setor elétrico brasileiro estão aqueles baseados em modelos estocásticos. Porém, devido ao co mportamento cíclico dos períodos secos e úmidos, as séries temporais de vazão possuem características não estacionárias, o que torna os erros de previsão altos se comparados com os erros de previsão de carga, por exemp lo .A utilização de redes neurais artificiais (RNAs) vem ganhando destaque nos últimos anos por sua comprovada facilidade de apro ximar co m boa precisão qualquer função contínua, devi...

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Section: A Previsão De Vazão No Contexto Brasileirounclassified

“…A metodologia em questão também foi ap licada ao problema da previsão de vazões médias mensais obtendo resultados satisfatórios [8]. …”

Section: Inferência Bayesiana Aplicada a Mlp'sunclassified

Section: Nº Vazões Nº Chuvas C/ Bináriasunclassified

Section: Introductionunclassified

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Inferência Bayesiana No Desenvolvimento De Previsores Neurais De Vazão Diária Utilizando Informações De Precipitação

Leocádio¹,

Ferreira²

2016

Anais Do 10. Congresso Brasileiro De Inteligência Computacional

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“…Os modelos neurais utilizados neste trabalho derivam dos modelos neurais autônomos bayesianos propostos em [6] para previsão de carga em curto prazo, modelos estes baseados na inferência bayesiana aplicada à especificação e treinamento 3 de MLPs. A metodologia em questão também foi ap licada ao problema da previsão de vazões médias mensais obtendo resultados satisfatórios [8]. m respondendo pelo número de neurônios na camada oculta.…”

Section: Inferência Bayesiana Aplicada a Mlp'sunclassified

Inferência Bayesiana No Desenvolvimento De Previsores Neurais De Vazão Diária Utilizando Informações De Precipitação

Leocádio¹,

Ferreira²

2016

Anais Do 10. Congresso Brasileiro De Inteligência Computacional

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This paper deals with Bayesian neural models applied to daily water inflow fo recasting, including automatic algorith ms for input selection, structure stabilizat ion and complexity control. The available database includes water inflow and precipitation in a daily basis fro m Grande River basin, enabling tests of the applicability of the inclusion of precipitation informat ion in the daily water inflow forecasting models in order to decrease the forecasting error of the developed neural models. Six forecasting strategies are co mpared, all of them using Bayesian neural models but different input space representation, including models that use only past water in flo w informat ion and models that comb ine precip itation and past values of the water inflo ws. The use of seasonal dummy variables in order to represent the dry, wet and transition periods of the year is also tested. The obtained results show the viability of the application of Bayesian neural models co mbining water inflows and precipitation as inputs for daily water inflow forecasting, with these models showing the best results for the test periods considered.

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Information Theoretic Learning Applied to Daily Streamflow Forecast and Its Impact on the Brazilian Hourly Energy Spot Prices

Antonio Nunes,

Ferreira,

da Costa Pinho

2024

J Control Autom Electr Syst

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Autonomous neural models applied to medium-term water inflow forecasting

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Inferência Bayesiana No Desenvolvimento De Previsores Neurais De Vazão Diária Utilizando Informações De Precipitação

Inferência Bayesiana No Desenvolvimento De Previsores Neurais De Vazão Diária Utilizando Informações De Precipitação

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