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Regras de operação para sistemas hidroelétricos com previsão por redes neurais (2004)

  • Authors:
  • Autor USP: SACCHI, RODRIGO - EESC
  • Unidade: EESC
  • Sigla do Departamento: SEL
  • Subjects: USINAS HIDRELÉTRICAS; PLANEJAMENTO ECONÔMICO; PLANEJAMENTO ENERGÉTICO; REDES NEURAIS
  • Language: Português
  • Abstract: Este trabalho de pesquisa está relacionado com a aplicação de técnicas de Redes Neurais Artificiais (RNA's) na obtenção de políticas de operação conjunta de usinas hidroelétricas (UH's). O comportamento ótimo das usinas hidroelétricas depende tanto da posição relativa de cada UH ao longo da cascata como da relação entre elas. O propósito principal deste trabalho é de aplicar a rede de mapa auto-organizável (SOM) de Kohonen com modelos de sistemas dinâmicos, no aprendizado destas relações, objetivando seu uso para simular a operação ótima de um sistema hidroelétrico real. Este modelo é uma versão não-supervisionada do modelo NARX sendo chamado de modelo ou rede NARX Auto-Organizável (SONARX), capaz de processar padrões espaço-temporais. Desta maneira, um algoritmo de programação não-linear, especialmente desenvolvido para a realização da operação determinística de sistemas hidrotérmicos de potência, é utilizado para otimizar a operação deste conjunto de usinas, considerando-se várias condições hidrológicas distintas e, tendo como função objetivo a minimização do custo com complementação térmica. Em seguida, os resultados desta otimização são então processados e utilizados no treinamento da rede SONARX; ela irá captar os comportamentos relativos de cada uma das UH's, trabalhando com afluências futuras que ela mesma irá prever. De forma geral, a partir dos resultados obtidos com um subsistema do sistema sudeste brasileiro, pode-se concluir que a redeSONARX conseguiu assimilar o comportamento ótimo da operação do sistema teste. Os testes mostraram que o previsor neural possui uma forte tendência em seguir os resultados da otimização determinística, otimizando o uso dos recursos hídricos disponíveis para geração de energia elétrica. Posteriormente, a rede neural com função de base radial (RBF) foi aplicada na interpolação das previsões feitas pela rede SONARX, uma vez que este tipo de rede é indicado para esta tarefa. Neste contexto, os centros das funções de base, da rede RBF, passam a ser definidos pela rede SONARX, mitigando o erro inerente a este tipo de modelagem baseada na técnica de MATQV
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 08.04.2004
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      SACCHI, Rodrigo; CARNEIRO, Adriano Alber de França Mendes. Regras de operação para sistemas hidroelétricos com previsão por redes neurais. 2004.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2004. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-14042016-144548/pt-br.php >.
    • APA

      Sacchi, R., & Carneiro, A. A. de F. M. (2004). Regras de operação para sistemas hidroelétricos com previsão por redes neurais. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-14042016-144548/pt-br.php
    • NLM

      Sacchi R, Carneiro AA de FM. Regras de operação para sistemas hidroelétricos com previsão por redes neurais [Internet]. 2004 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-14042016-144548/pt-br.php
    • Vancouver

      Sacchi R, Carneiro AA de FM. Regras de operação para sistemas hidroelétricos com previsão por redes neurais [Internet]. 2004 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-14042016-144548/pt-br.php


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