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Processo Estocástico Neural Aplicado em Séries de Afluências Mensais

Research output: Contribution to conferencePaperpeer-review

Abstract

O modelo genérico de processo estocástico baseado em redes neurais, denominado Processo Estocástico Neural (PEN), foi aplicado no tratamento de séries de afluências mensais. Estas séries correspondem à Energia Natural Afluente (ENA), que é a estimativa da energia que pode ser gerada com todas as vazões afluentes a cada um dos reservatórios que compõem um reservatório equivalente de um subsistema do Sistema Interligado Nacional (SIN). Essas séries de ENA apresentam correlação temporal e correlação espacial. O modelo PEN na sua versão original pode capturar a correlação temporal, no entanto, não incorpora a correlação espacial dessas séries. Este trabalho apresenta uma variante do modelo PEN visando a incorporação da correlação espacial das séries de ENA. Os resultados indicaram que o modelo é capaz de capturar o comportamento da série temporal de todos os subsistemas do SIN, proporcionando diferentes cenários para os próximos 5 anos, que acompanham a mesma correlação temporal e espacial dos dados históricos.
Original languagePortuguese
Number of pages7
DOIs
StatePublished - Nov 2011
EventX Congresso Brasileiro de Inteligencia Computacional - Fortaleza, Brazil
Duration: 8 Nov 201111 Nov 2011

Congress

CongressX Congresso Brasileiro de Inteligencia Computacional
Abbreviated title(CBIC’2011)
Country/TerritoryBrazil
CityFortaleza
Period8/11/1111/11/11

Bibliographical note

Bibliografía: página 7.

UN SDGs

This output contributes to the following UN Sustainable Development Goals (SDGs)

  1. SDG 6 - Clean Water and Sanitation
    SDG 6 Clean Water and Sanitation
  2. SDG 9 - Industry, Innovation, and Infrastructure
    SDG 9 Industry, Innovation, and Infrastructure
  3. SDG 17 - Partnerships for the Goals
    SDG 17 Partnerships for the Goals

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