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Previsão de demanda para sistema de abastecimento de água
Odan, Frederico Keizo
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Engenharia de São Carlos 2010-03-25
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Título:
Previsão de demanda para sistema de abastecimento de água
Autor:
Odan, Frederico Keizo
Orientador:
Reis, Luisa Fernanda Ribeiro
Assuntos:
Abastecimento De Água
;
Previsão De Demanda
;
Rede Neural
;
Forecasting
;
Neural Network
;
Supply System
Notas:
Dissertação (Mestrado)
Descrição:
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.
DOI:
10.11606/D.18.2010.tde-12042010-160245
Editor:
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Engenharia de São Carlos
Data de criação/publicação:
2010-03-25
Formato:
Adobe PDF
Idioma:
Português
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