Aplicação da transformada wavelet discreta na previsão de carga a curto prazo via redes neurais



Título del documento: Aplicação da transformada wavelet discreta na previsão de carga a curto prazo via redes neurais
Revista: Controle & automacao
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000315364
ISSN: 0103-1759
Autores: 1
2
Instituciones: 1Universidade Federal de Itajuba, Instituto de Engenharia Eletrica, Itajuba, Minas Gerais. Brasil
2Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro. Brasil
Año:
Periodo: Ene-Mar
Volumen: 15
Número: 1
Paginación: 101-108
País: Brasil
Idioma: Portugués
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Analítico
Resumen en inglés The importance of short-term load forecasting has been increasing lately. With deregulation and competition, energy price forecasting has become a big business. Bus-load forecasting is essential to feed analytical methods utilized for determining energy prices. The variability and non-stationarity of loads are becoming worse due to the dynamics of energy prices. Besides, the number of nodal loads to be predicted does not allow frequent interventions from load forecasting experts. More autonomous load predictors are needed in the new competitive scenario. This paper proposes a novel wavelet transform-based technique for short-term load forecasting via neural networks. Its main goal is to develop more robust load forecasters. Two whole years of load data from a North-American electric utility has been used in order to test the proposed methodology
Resumen en portugués A importância da previsão de carga a curto prazo tem crescido ultimamente. Com a desregulamentação do setor elétrico e a competição advinda desse processo, a previsão do preço de energia se transformou em uma atividade bastante atraente. A previsão das cargas das diversas barras é essencial para alimentar os métodos analíticos utilizados na determinação dos preços da energia. A variabilidade e a não estacionariedade das cargas estão ficando cada vez mais acentuadas devido à dinâmica das tarifas de energia. Além disso, o número de pontos de carga a serem previstos não permite intervenções freqüentes dos especialistas em previsão. Portanto, previsores de carga mais autônomos são necessários nesse novo cenário competitivo. Este artigo propõe uma nova técnica para a previsão de carga a curto prazo baseada na transformada wavelet discreta. O objetivo principal é desenvolver um previsor neural de carga mais robusto. Dois anos completos de dados de carga de uma concessionária de energia elétrica norte-americana foram utilizados para testar a metodologia proposta
Disciplinas: Ingeniería
Palabras clave: Ingeniería eléctrica,
Sistemas eléctricos de potencia,
Redes neuronales artificiales,
Transformada Wavelet,
Carga
Keyword: Engineering,
Electrical engineering,
Power systems,
Artificial neural networks,
Wavelet transform,
Load
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