Giacomini, R. C.Pessoa, Patrick de Sousa2024-06-112024-06-112024PESSOA, Patrick de Sousa. <b> Aprimorando a eficiência contratual de energia: </b> um estudo de previsão de demanda com aprendizado de máquina. 2024. 81 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica ) - Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo, 2024. Disponível em: Texto na íntegra.https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/5400Este projeto de pesquisa aborda a otimização contratual da demanda de energia como um elemento fundamental para aprimorar a eficiência energética da rede elétrica e reduzir custos para consumidores industriais, evitando multas associadas à demanda excessiva estabelecida em contrato. A diferença entre a demanda contratada e a efetiva é frequentemente subestimada, resultando em desperdício de recursos e penalidades financeiras. Foram estudados modelos de inteligência artificial, como FA (Floresta Aleatória), SVR (Support Vector Regression) e rede LSTM (Long-short Term Memory), para prever a demanda em diferentes horizontes temporais. A análise temporal indicou que a acurácia aumenta à medida que o horizonte de tempo é reduzido, destacando a importância da escolha do modelo e do intervalo de tempo na previsão da demanda. Um estudo de caso foi conduzido para avaliar a precisão da previsão em comparação com formas tradicionais de estabelecimento de contratos de demanda, ressaltando a importância do tamanho da base de dados disponível para o desempenho do modelo. A fim de comparação com a rede LSTM, estudou-se o desempenho para a rede GRU (Gated Recurrent Unit Network), a qual obteve resultados comparáveis à LSTM, porém com treinamento mais rápido. Deste modo, este projeto contribui para a otimização contratual da demanda de energia, permitindo que empresas otimizem estes modelos de contratos, minimizem multas e aliviem a carga na rede elétrica, sendo que os resultados confirmam a importância do aprendizado de máquina na otimização de contratos de demanda de energiapt-BRDemanda de energiaPrevisão de demandaInteligência artificialDissertação