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

  • Authors:
  • USP affiliated author: LOPES, FILIPE RODRIGUES - ICMC
  • School: ICMC
  • 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.
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    Versão Publicada Filipe Rodrigues Lopes.p... Direct link
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    • 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://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/332525dc-c9f9-499d-991b-7875a83a73e0/Filipe%20Rodrigues%20%20Lopes.pdf. Acesso em: 21 jul. 2024.
    • 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://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/332525dc-c9f9-499d-991b-7875a83a73e0/Filipe%20Rodrigues%20%20Lopes.pdf
    • NLM

      Lopes FR. Algoritmo previsor de carregamento de transformadores baseado em técnicas de inteligência artificial [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/332525dc-c9f9-499d-991b-7875a83a73e0/Filipe%20Rodrigues%20%20Lopes.pdf
    • Vancouver

      Lopes FR. Algoritmo previsor de carregamento de transformadores baseado em técnicas de inteligência artificial [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/332525dc-c9f9-499d-991b-7875a83a73e0/Filipe%20Rodrigues%20%20Lopes.pdf

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