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Previsão da produção média de energia para o dia D+2
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| 2.19 MB | Adobe PDF |
Authors
Abstract(s)
A energia elétrica desempenha uma função vital na sociedade. Prever com antecedência o que
ocorre na rede elétrica é essencial de modo a garantir o acesso contínuo e seguro desta energia.
Há um conjunto de procedimentos essenciais para atingir estes requisitos, dos quais se destaca
o DACF – Day Ahead Congestion Forecast. Este é responsável pela previsão de
congestionamentos na rede elétrica, essencial para garantir a segurança do sistema de
transmissão Europeu. Este é realizado diariamente pelos TSOs, de acordo com os
procedimentos da ENTSO-E. Efetuar o mesmo procedimento para o dia depois de amanhã, dia
D+2, permite que o Operador do Sistema dos TSOs tenham um maior período de tempo para
realizar as alterações necessárias na rede elétrica, de modo a garantir a sua segurança e
fiabilidade.
A falta de dados previstos para este horizonte temporal condiciona a determinação do D2CF –
Day 2 Ahead Congestion Forecast. Neste projeto é desenvolvida e aplicada uma metodologia
de previsão da produção média das centrais a carvão, gás natural, albufeiras, fio-de-água,
bombagem e da importação e exportação de energia, para o dia depois de amanha (dia D+2).
Esta é uma primeira abordagem para a determinação dos dados em falta, referentes às
produções, para este horizonte temporal.
Este projeto está assente na Teoria dos Conjuntos Aproximativos, através da aplicação de
cenários distintos, com base em diferentes códigos de equivalência e algoritmos de indução de
regras. Os resultados obtidos permitiram determinar qual a previsão dos atributos em estudo,
para o dia D+2, através de técnicas de Data Mining. A aplicação da Teoria dos Conjuntos
Aproximativos permitiu extrair um conjunto de regras fundamentais de modo a obter o
conhecimento necessário para classificar novos objetos.
Description
Keywords
Descoberta de conhecimento em bases de dados Mineração de dados Teoria dos conjuntos aproximativos Previsão de produção de energia