Previsão de Carga Elétrica para o Horizonte de Curto Prazo via Redes Neurais Artificiais Utilizando C++ e Python

Abstract

Os avanços tecnológico e social observados atualmente em todo o mundo implicam na exigência de níveis cada vez melhores de eficiência e de qualidade no fornecimento da energia elétrica. Neste sentido, para garantir a operação segura e econômica dos sistemas elétricos de potência, o estudo de previsão futura do estado das cargas elétricas desempenha um papel de fundamental importância. Com essa motivação, nesse trabalho é aplicado um método difundido na literatura para previsão diária de cargas elétricas no horizonte de curto prazo, o método Perceptron Multicamadas (MLP), via Algoritmo de Retropropagação (BP) para treinamento. A implementação da técnica de previsão é realizada para avalização do desempenho de duas diferentes linguagens de programação, C++ e Python. A validação da ferramenta e a análise dos resultados se baseiam na aplicação de três diferentes bases de dados, sendo um delas obtida a partir de informações atuais disponibilizadas pelo Operador Nacional do Sistema (ONS).