Previsão de Cargas em Ambiente Residencial utilizando o dataset Individual Household Electric Power Consumption

Abstract

A demanda por energia elétrica em ambientes residenciais segue crescente. Para a criação de políticas públicas e soluções técnicas coerentes com a realidade do mercado de consumo, é fundamental o conhecimento acerca da demanda doméstica do insumo. Este artigo tem como objetivo propor um algoritmo para a previsão de cargas em ambientes residenciais, que pode ser utilizado em soluções de previsão de demanda e despacho otimizado de fontes de energia. São utilizados algoritmos de pré-processamento de dados e de aprendizado de máquina (machine learning) e o conjunto de dados Individual Household Electric Power Consumption. Para atingir o objetivo do trabalho, um modelo baseado em Multilayer Perceptron (MLP) é treinado.