Simulação de custos marginais em mercado de energia elétrica utilizando redes neurais

QUEIROZ, Anderson Rodrigo de

dc.creator	QUEIROZ, Anderson Rodrigo de
dc.date.issued	2007-04-20
dc.identifier.uri	https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3795
dc.description.abstract	The introduction of competition on the electricity sector has turned the electricity price the most important variable in the energy market. On this way, efficient estimating methods of spot prices have became crucial to maximize the agent benefits. In Brazil the electricity price is formed by the marginal cost provided by an optimization software (NEWAVE). Forecasting the Marginal Cost (CMO) and its volatility has been the major problem in the Brazilian market because each simulation on NEWAVE takes about four hours of computational time (in a Pentium IV 2GHz with 512Mbytes of RAM memory). This work presents a fast and efficient model to simulate the spot price based on the Brazilian electricity market, using DOE (Design of Experiments) and ANN (Artificial Neural Networks) techniques. The work proved that the combined techniques provided promising results and should be applied to risk management and investment analysis.	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Itajubá	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Mercado de energia elétrica	pt_BR
dc.subject	Redes neurais	pt_BR
dc.subject	Custos marginais	pt_BR
dc.title	Simulação de custos marginais em mercado de energia elétrica utilizando redes neurais	pt_BR
dc.type	Dissertação	pt_BR
dc.date.available	2023-06-26
dc.date.available	2023-06-26T17:48:54Z
dc.date.accessioned	2023-06-26T17:48:54Z
dc.creator.Lattes	http://lattes.cnpq.br/4336239163436184	pt_BR
dc.contributor.advisor1	LIMA, José Wanderley Marangon
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/4830182825385638	pt_BR
dc.contributor.advisor-co1	BALESTRASSI, Pedro Paulo
dc.contributor.advisor-co1Lattes	http://lattes.cnpq.br/8999535447828760	pt_BR
dc.description.resumo	A introdução da competição no setor elétrico fez com que o preço da eletricidade se transformasse em uma das mais importantes variáveis no mercado de energia. Desta maneira, eficientes métodos para estimação do preço da eletricidade têm se tornado cruciais para maximizar os benefícios dos agentes participantes desse mercado. No Brasil, o preço da energia elétrica é formado pelo custo marginal de operação (CMO) obtido por um programa de otimização (NEWAVE). Previsões do CMO e de sua volatilidade tem sido o maior problema no mercado brasileiro, pois, cada simulação no NEWAVE leva aproximadamente quatro horas de tempo computacional (em um Pentium IV 2GHz com 512MB de memória RAM) para ser concluída. Este trabalho apresenta um modelo rápido e eficiente para simular o preço da energia elétrica no mercado brasileiro de energia, utilizando as técnicas de Projeto de Experimentos (DOE) e Redes Neurais Artificiais (RNA). O trabalho demonstra que a combinação dessas duas técnicas gera resultados promissores que podem ser aplicados em gerenciamento de risco e análise de investimentos.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação	pt_BR
dc.publisher.program	Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia Elétrica	pt_BR
dc.publisher.initials	UNIFEI	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELÉTRICA::SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA	pt_BR
dc.relation.references	QUEIROZ, Anderson Rodrigo de. Simulação de custos marginais em mercado de energia elétrica utilizando redes neurais. 2007. 133 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2007.	pt_BR