Modelo Wavelet-ANFIS aplicado na previsão de carga de curto prazo de níveis de consumo desagregado - Maeda, Monara Pereira da Rosa (2021)
O presente trabalho tem como objetivo desenvolver um modelo baseado em redes neurais artificiais e transformada wavelet para a previsão de consumo de energia elétrica de um consumidor de nível desagregado. O conjunto de dados utilizado pertence a um Centro de Pesquisa Brasileiro e foi adquirido por meio de um medidor inteligente instalado no prédio, em que as medições foram feitas em intervalos de 15 minutos. Primeiramente, a rede neural ANFIS foi treinada com diferentes funções de pertinência com os dados brutos de consumo de energia a fim de selecionar a arquitetura que possui o melhor desempenho entre as diferentes configurações permitidas. Em seguida, usando essa arquitetura, a transformada wavelet foi aplicada aos dados de consumo de energia para remover o ruído e suavizar as curvas. Para tanto, diferentes wavelets foram utilizadas para determinar aquelas que melhor se adequam à aplicação. As previsões foram avaliadas por análise visual de gráficos e cálculo do MAPE. Os resultados obtidos com o modelo proposto são superiores quando comparados aos gerados apenas com os dados brutos. Dentre as wavelets utilizadas, aquelas que apresentam números adequados de momentos nulos, simetria e suporte compacto produziram as melhores previsões.