Previsão de demanda para sistema de abastecimento de água - Odan, Frederico Keizo (2010)
O presente trabalho de pesquisa enfoca a problemática da previsão de demandas com vistas à operação dos sistemas de abastecimento de água em tempo real, utilizando-se dados de consumo horários de água das cidades de São Carlos e Araraquara, SP, para que se identifique o modelo que produza os melhores ajustes. Foram estudadas as redes neurais artificiais Perceptron de Múltiplas Camadas (RNAs MLP), a Rede Neural Dinâmica (DAN2) e duas RNAs híbridas, sendo que estas últimas consistem em associar previsão por séries de Fourier com a RNA MLP e a DAN2, sendo denominadas respectivamente RNA-H e DAN2-H. As entradas fornecidas para os modelos de previsão foram escolhidas com base na revisão bibliográfica e por meio de análise de correlação, considerando os dados de consumo e as variáveis meteorológicas, tais como temperatura, umidade relativa do ar e ocorrência de chuva. Os melhores modelos de previsão utilizaram a DAN2, a qual se mostrou de manuseio mais fácil em relação às redes neurais de múltiplas camadas, pois dispensa o processo de tentativas e erros para se determinar a melhor arquitetura para os dados fornecidos ao modelo. Os melhores modelos de previsão para a próxima hora produziram um erro médio absoluto de 2,25 L/s (DAN2-H) para um subssetor de Araraquara, representado cerca de 8% do consumo médio, e 2,3 L/s (DAN2) para um setor de São Carlos, equivalente a 4% do consumo médio.