Previsão de potência eólica – treino de sistemas com critérios de entropia

• Type: Article in International Conference Proceedings Book
• Date: 2006

Authors

Vladimiro Miranda (Author) FEUP; Cristina Cerqueira (Author) Other; Cláudio Monteiro (Author) FEUP

Conference proceedings International

Title: SBSE – Simpósio Brasileiro de Sistemas Eléctricos

SBSE – Simpósio Brasileiro de Sistemas Eléctricos

Campina Grande (Paraíba), Brasil, Julho 2006

Scientific classification

FOS: Engineering and technology > Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering

CORDIS: Technological sciences > Engineering > Electrical engineering

Other information

Resumo (PT): Este artigo aplica à previsão de potência eólica um novo método de treino de sistemas de inferência difusa ou redes neuronais que conduz a uma distribuição dos erros de previsão com Entropia mínima, implicando maior frequência de erros diminutos que os sistemas treinados com o clássico critério do Erro Quadrático Médio. O método combina a definição de Renyi de Entropia com a técnica das janelas de Parzen coo medida do conteúdo de informação da distribuição dos erros, num paradigma designado ITL – Information Theoretic Learning. Apresenta-se um caso prático de aplicação a um parque eólico europeu, com treino de um sistema difuso de Takagi-Sugeno com os parâmetros ajustados por um método de Enxame Evolucionário de Partículas (EPSO).

Language: Portuguese

Type (Professor's evaluation): Scientific