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Proceedings of ABM Annual Congress


ISSN 2594-5327

58th Congresso anual Vol. 58 , num. 1 (2003)


Title

Predição otimizada de consumo de energia elétrica para gerenciamento de produção

Predição otimizada de consumo de energia elétrica para gerenciamento de produção

Authorship

DOI

10.5151/2594-5327-3056

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Abstract

Este trabalho mostra o desenvolvimento de um método que utiliza Redes Neurais Artificiais (RNA´s) para previsão do consumo de energia elétrica em uma empresa. Baseando-se em dados históricos de consumo em cada setor da empresa, será empregada uma Rede MLP para prever o consumo em períodos posteriores, que podem ser de curto, médio ou longo prazo. Estes períodos podem ser de horas, dias, meses ou até anos em casos específicos. Com os resultados obtidos, a empresa poderá planejar a produção de forma mais conveniente. Esta conveniência poderá ser de ordem econômica, de produtividade etc. Os conhecimentos adquiridos poderão conduzir a uma economia de energia e/ou aplainar a curva de carga, e, consequentemente, a otimização com os gastos dessa energia.

 

Este trabalho mostra o desenvolvimento de um método que utiliza Redes Neurais Artificiais (RNA´s) para previsão do consumo de energia elétrica em uma empresa. Baseando-se em dados históricos de consumo em cada setor da empresa, será empregada uma Rede MLP para prever o consumo em períodos posteriores, que podem ser de curto, médio ou longo prazo. Estes períodos podem ser de horas, dias, meses ou até anos em casos específicos. Com os resultados obtidos, a empresa poderá planejar a produção de forma mais conveniente. Esta conveniência poderá ser de ordem econômica, de produtividade etc. Os conhecimentos adquiridos poderão conduzir a uma economia de energia e/ou aplainar a curva de carga, e, consequentemente, a otimização com os gastos dessa energia.

Keywords

Energia, Consumo, Redes Neurais

Energia, Consumo, Redes Neurais

How to cite

Pataro, Carmen Déa Moraes; Gonzalez, Manuel Losada y. Predição otimizada de consumo de energia elétrica para gerenciamento de produção, p. 3056-3062. In: 58th Congresso anual, Rio de Janeiro, Brasil, 2003.
ISSN: 2594-5327, DOI 10.5151/2594-5327-3056