Trabalho de conclusao de curso - tcc

Algoritmo previsor de carregamento de transformadores baseado em técnicas de inteligência artificial (2023)

• Authors:
  • Lopes, Filipe Rodrigues
  • Souza, Leandro Franco de (Orientador)
• Autor USP: LOPES, FILIPE RODRIGUES - ICMC
• Unidade: ICMC
• DOI: 10.11606/003189560
• Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; REDES NEURAIS; REGRESSÃO LINEAR
• Keywords: Predição de carga; Árvores de decisão; Support vector machine
• Language: Português
• Abstract: Este trabalho estuda diferentes técnicas de inteligência artificial, buscando a melhor técnica para um algoritmo preditor de série temporal, capaz de prever a carga nos transformadores da Eletrobras Eletronorte. Os dados foram obtidos pela Eletronorte para os transformadores da SE Porto Velho 230/69/13,8 kV 4x100 MVA, correspondendo a 11 meses de medição. Após tratamento, adicionaram-se atributos de clima e características diárias. A análise exploratória dos dados mostrou baixa correlação entre os atributos adicionados e a carga, e que os dados de carga são uma série temporal estacionária, autocorrelacionada, mas não normal. Essas características subsidiaram a escolha dos modelos: Regressão Tradicionais, Support Vector Machine, Árvore de Decisão como Random Forest e XGBoost, e Redes Neurais, incluindo Convolucionais e Recorrentes. Os resultados iniciais indicaram ótimo desempenho, com destaque para o Random Forest, que alcançou R2 de 0.984 e MSE de 11.23. Análises complementares foram feitas, revelando a importância de atributos que descrevem a variação temporal dos instantes imediatamente anterior em todos os modelos, exceto nas Redes Neurais, onde esses atributos podem ser suprimidos sem prejudicar o resultado. Após reavaliação da arquitetura das redes neurais e do aperfeiçoamento do conjunto de dados, foi possível melhorar o desempenho computacional destes modelos, com destaque para o LSTM e a GRU, que alcançaram valores de R2 e MSE melhores que o Random Forest.
• Imprenta:
  • Publisher place: São Carlos
  • Date published: 2023

Informações sobre o DOI: 10.11606/003189560 (Fonte: oaDOI API)
• Este periódico é de acesso aberto
• Este artigo NÃO é de acesso aberto
  

---

Download do texto completo

Tipo	Nome	Link
	Filipe Rodrigues Lopes.p...	Direct link

How to cite

A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

• ABNT

  LOPES, Filipe Rodrigues. Algoritmo previsor de carregamento de transformadores baseado em técnicas de inteligência artificial. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.11606/003189560. Acesso em: 21 fev. 2026.

• APA

  Lopes, F. R. (2023). Algoritmo previsor de carregamento de transformadores baseado em técnicas de inteligência artificial (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003189560

• NLM

  Lopes FR. Algoritmo previsor de carregamento de transformadores baseado em técnicas de inteligência artificial [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 21 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003189560

• Vancouver

  Lopes FR. Algoritmo previsor de carregamento de transformadores baseado em técnicas de inteligência artificial [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 21 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003189560

Últimas obras dos mesmos autores vinculados com a USP cadastradas na BDPI: