REVISÃO SITEMÁTICA: APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS PARA PREVISÃO DO CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA

Autores/as

  • Eduarda Antoniolli Universidade Tecnológica Federal do Paraná
  • José Airton Azevedo dos Santos Universidade Tecnológica Federal do Paraná
  • Alex Lemes Guedes Universidade Tecnológica Federal do Paraná
  • Carla Adriana Pizarro Schmidt
  • Leandro Antônio Pasa Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Resumen

A previsão do consumo de energia é importante para o gerenciamento dos sistemas, contribuindo para operação estável e confiável da matriz. Destaca-se o uso de redes neurais pata modelagem de sistemas elétricos. O objetivo dessa revisão sistemática é avaliar 15 artigos que utilizaram redes neurais para previsão do consumo de energia elétrica, e, através da análise quanto as variáveis de entrada, configuração da rede e performance, identificar se este é um método adequado para previsão de energia elétrica. Observa-se que os artigos selecionados são atuais e foram publicados em periódicos de boa qualidade. As variáveis de entrada mais populares são relacionadas ao consumo e crescimento populacional. Na configuração da rede, normalmente são usadas redes com somente uma camada oculta. O número de neurônios varia, mas o maior valor encontrado foi de 10 neurônios. Para avaliação da performance, além de diversos tipos de erro, podem ser usadas ferramentas estatísticas, ou ainda comparação com outros modelos. Conclui-se que o uso de redes neurais foi adequado em 87% dos artigos analisados neste trabalho.

Publicado

2021-06-24

Número

Sección

Artigos