Resumen
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.
Idioma original | Portugués |
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Número de páginas | 7 |
DOI | |
Estado | Publicada - nov. 2011 |
Evento | X Congresso Brasileiro de Inteligencia Computacional - Fortaleza, Brasil Duración: 8 nov. 2011 → 11 nov. 2011 |
Congreso
Congreso | X Congresso Brasileiro de Inteligencia Computacional |
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Título abreviado | (CBIC’2011) |
País/Territorio | Brasil |
Ciudad | Fortaleza |
Período | 8/11/11 → 11/11/11 |