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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Theodoro, Edson Aparecido Rozas | - |
Autor(es): dc.contributor | Shiguemoto, Gabriela Helena Bauab | - |
Autor(es): dc.contributor | Theodoro, Edson Aparecido Rozas | - |
Autor(es): dc.contributor | Shiguemoto, Gabriela Helena Bauab | - |
Autor(es): dc.contributor | Spatti, Danilo Hernane | - |
Autor(es): dc.contributor | Silva, Murilo da | - |
Autor(es): dc.creator | Amaral, Lucas Moscardini | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-24T17:00:27Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-24T17:00:27Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-02-23 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-02-23 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-06-26 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27404 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/699199 | - |
Descrição: dc.description | After the restructuring of the commercialization models and rules of electric energy in Brazil, a new way of negotiating electricity purchase and sale in the short term market based on the differences settlement price (PLD). Due to the characteristics of the Brazilian energy matrix, which is mostly composed of hydraulic generation, the PLD tends to be a volatile value due to variations in hydrological conditions, demand requirements, cost of deficit and price of fuels used in thermoelectric plants. In this work the PLD will be estimated through an artificial neural network using historical series of several variables that make up or influence the formation of electric energy price in short term market. This work will use twoartificial neural networks in the estimation process, the Time Delay Neural Network (TDNN) and the Multlayer Perceptron (MLP), also the Pearson coefficient will be used as a proposal for the selection of input variables in the MPL network. | - |
Descrição: dc.description | Após a reestruturação dos modelos e regras de comercialização de energia elétrica no Brasil, surgiu uma nova forma de negociar a compra e venda de energia elétrica no mercado de curto prazo com base no preço de liquidação das diferenças (PLD). Devido as características da matriz energética brasileira, que é na sua maioria composta por geração hidráulica, o PLD tende a ser um valor volátil devido as variações nas condições hidrológicas, condições de demanda, custo de déficit e preço dos combustíveis usados nas termelétricas. Neste trabalho o PLD será estimado através de uma rede neural artificial utilizando séries históricas de diversas variáveis que compõem ou influenciam a formação do preço de energia elétrica no mercado de curto prazo. Esse trabalho vai utilizar no processo de estimação as redes neurais artificiais Time Delay Neural Network (TDNN) e Perceptron multicamadas (PMC), também será utilizado o coeficiente de Pearson como proposta para a seleção das variáveis de entrada na rede PMC. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Cornelio Procopio | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Engenharia Elétrica | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Preços - Determinação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Serviços de eletricidade - Tarifas | - |
Palavras-chave: dc.subject | Basing-point system | - |
Palavras-chave: dc.subject | Neural networks (Computer science) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Electric utilities - Rates | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | - |
Título: dc.title | Estimação do preço de liquidação das diferenças no mercado de energia elétrica de curto prazo utilizando redes neurais artificiais | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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