` MODELO DE PREDIÇÃO DE DADOS BASEADO EM REDES NEURAIS RECORRENTES INTEGRADO COM HISTORIADOR INDUSTRIAL

Abstract

Este artigo apresenta o desenvolvimento e avaliação de modelo de predição de dados de potência elétrica gerada baseado em redes neurais recorrentes do tipo LSTM integrados com historiador industrial e interface gráfica de usuário. Os dados utilizados foram obtidos diretamente do historiador industrial PI System utilizando a interface PI Web API. Os códigos dos modelos de predição foram desenvolvidos em linguagem Python. O modelo utilizando rede neural com quatro camadas LSTM teve um bom desempenho (R² = 0,718) e o modelo de rede neural foi integrado a um dashboard do PI Vision facilitando a predição de dados sob demanda pelo usuário final.