Dezembro 2024 vol. 11 num. 2 - X Simpósio Internacional de Inovação e Tecnologia

Completo - Open Access.

Idioma principal | Segundo idioma

UTILIZATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR FORECASTING OF ELECTRICITY GENERATION AT UHE PEDRA DO CAVALO, BAHIA, BRAZIL

UTILIZATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR FORECASTING OF ELECTRICITY GENERATION AT UHE PEDRA DO CAVALO, BAHIA, BRAZIL

Pita, Mirela Coelho ; Pereira, Jadiel dos Santos ; Câmara, Roberto José Batista ;

Completo:

" The aim of this study is to forecast the energy generation of the Pedra do Cavalo Hydroelectric Power Plant (HPP) in Bahia, Brazil, using artificial neural networks (ANNs). Historical data of operational variables from the plant were used to forecast production over 2-year and 4-month horizons. Test blocks in the ANN were conducted with variations in the number of layers, neurons, and data sets. Using two years of hourly reservoir level data from seven different points on the Paraguaçu River, it was possible to estimate electric generation four months ahead, achieving a 74% efficiency rate with a neural structure of three layers and ten neurons each. The results demonstrate the potential and efficiency of using ANNs for forecasting production scenarios in hydroelectric plants."

Completo:

" The aim of this study is to forecast the energy generation of the Pedra do Cavalo Hydroelectric Power Plant (HPP) in Bahia, Brazil, using artificial neural networks (ANNs). Historical data of operational variables from the plant were used to forecast production over 2-year and 4-month horizons. Test blocks in the ANN were conducted with variations in the number of layers, neurons, and data sets. Using two years of hourly reservoir level data from seven different points on the Paraguaçu River, it was possible to estimate electric generation four months ahead, achieving a 74% efficiency rate with a neural structure of three layers and ten neurons each. The results demonstrate the potential and efficiency of using ANNs for forecasting production scenarios in hydroelectric plants."

Download (PDF)

Palavras-chave: Neural networks, forecasting, hydroelectric plants, energy generation,

Palavras-chave: Neural networks, forecasting, hydroelectric plants, energy generation,

DOI: 10.5151/siintec2024-393270

Referências bibliográficas
  • [1] "1 Empresa de Pesquisa Energética. Balanço Energético Nacional 2023: ano base
  • [2] 202 Brasília: 2023.
  • [3] 2 Agência Nacional de Energia Elétrica- ANEEL. Sistema de Informações de
  • [4] Geração da Aneel: SIGA. Disponível em:
  • [5] https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiNjc4OGYyYjQtYWM2ZC00YjllLWJlYmEtYz
  • [6] dkNTQ1MTc1NjM2IiwidCI6IjQwZDZmOWI4LWVjYTctNDZhMi05MmQ0LWVhNGU5
  • [7] YzAxNzBlMSIsImMiOjR9. Acesso em: 20 jul. 2024.
  • [8] 3 Ministério de Minas e Energia. Plano Nacional de Energia 2030. Brasília:
  • [9] Secretaria de Planejamento e Desenvolvimento Energético, 2006.
  • [10] 4 GOMES, Luana Ferreira Costa; MONTENEGRO, Suzana Maria Gico Lima;
  • [11] VALENÇA, Mêuser Jorge da Silva. Modelo Baseado na Técnica de Redes Neurais
  • [12] para Previsão de Vazões na Bacia do Rio São Francisco. Revista Brasileira de
  • [13] Recursos Hídricos, [s. l], v. 15, n. 1, p. 5-15, jan. 2010.
  • [14] 5 FERREIRA, Carlos da Costa. Previsão de Vazões Naturais Diárias Afluentes
  • [15] ao Reservatório da UHE Tucuruí Utilizando a Técnica de Redes Neurais
  • [16] Artificiais. 2012. 117 f. Dissertação (Mestrado) - Curso de Engenharia Elétrica,
  • [17] Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2012.
  • [18] 6 DIAS, Talita Lopes; CATALDI, Marcio; FERREIRA, Vitor Hugo. Aplicação de
  • [19] técnicas de redes neurais e modelagem atmosférica para elaboração de previsões
  • [20] de vazão na Bacia do Rio Grande (MG). Engenharia Sanitária e Ambiental, [S.L.],
  • [21] v. 22, n. 1, p. 169-178, 21 nov. 2016. FapUNIFESP (SciELO).
  • [22] http://dx.doi.org/10.1590/s1413-41522016158015.
  • [23] 7 BINOTI, Daniel Henrique Breda; BINOTI, Mayra Luiza Marques da Silva; LEITE,
  • [24] Helio Garcia. CONFIGURAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA
  • [25] ESTIMAÇÃO DO VOLUME DE ÁRVORES. Ciência da Madeira, Pelotas, v. 5, n. 1,
  • [26] p. 58-67, maio 2014.
  • [27] 8 GIBERTONI, Rosana de Fátima Colaço; KAVISKI, Eloy; MÜLLER, Ingrid Illich;
  • [28] CUNHA, Laertes Munhoz da; DARU, Rubem Luiz. Estudo De Cheias Na Barragem
  • [29] De Pedra Do Cavalo. In: Simpósio Brasileiro De Recursos Hídricos, 15., 2003,
  • [30] Curitiba. Anais [...] . Curitiba: Universidade Federal do Paraná, 2003. p. 1-18."
Como citar:

Pita, Mirela Coelho; Pereira, Jadiel dos Santos; Câmara, Roberto José Batista; "UTILIZATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR FORECASTING OF ELECTRICITY GENERATION AT UHE PEDRA DO CAVALO, BAHIA, BRAZIL", p. 921-928 . In: . São Paulo: Blucher, 2024.
ISSN 2357-7592, DOI 10.5151/siintec2024-393270

últimos 30 dias | último ano | desde a publicação


downloads


visualizações


indexações