Previsão de Carga Multinodal a curto prazo utilizando Redes Neurais Artificiais

Abstract

Resumo. Apresenta-se, neste artigo, uma metodologia para a previsão de carga multimodal baseada na teoria de redes neurais artificiais. A rede neural usadaé uma arquitetura multicamadas feedforward com o treinamento realizado usando-se o algoritmo backpropagation (BP). O algoritmo BPé considerado, pela literatura especializada, como um método benchmark em termos de precisão. Porém, possui baixa convergência, ou não convergência, em razão, principalmente, da existência de pontos de mínimos locais e a ocorrência de paralisia no ajuste de pesos. Por conseguinte, implementam-se melhorias no desempenho da técnica de treinamento por meio da adaptação da taxa de treinamento baseado num controlador fuzzy e a adaptação dos principais parâmetros da função de ativação (sigmoide): inclinação e deslocamento. Este conjunto de ações tem proporcionado uma sensível melhoria dos resultados auferidos, principalmente, aumentando a velocidade convergência do processo de treinamento compreendendo uma redução drástica de casos de ocorrência de paralisia e o escape de pontos mínimos locais. A realização da previsão multimodal tem-se tornado viável com a inclusão do conceito definido como "fator de participação da carga global". Neste caso, a previsãoé constituída por dois módulos: (1) previsão global e (2) a previsão local. Visandoà análise de desempenho da arquitetura proposta, apresenta-se uma aplicação (previsão de carga multimodal 24hà frente) considerando-se uma base de dados (Centralised Dataset -CDS) disponibilizada pelo Electricity Comission da Nova Zelândia.Palavras-chave. Redes Neurais, Backpropagation, Lógica Fuzzy, Previsão de carga, Fator de Participação. IntroduçãoA carga dos sistemas de energia elétrica constitui-se numa rotina de grande importância, pois a totalidade dos estudos realizados (fluxo de potência, diagnóstico da estabilidade estática e dinâmica, análise de sensibilidade etc.), que envolvem o planejamento e a operação,é dependente do conhecimento da demanda a ser atendida pelas companhias 1