Previsão Inteligente do consumo de energia com base em modelos Deep Learning - Bártolo, Ricardo de Sá Dalte Silva (2019)
Devido ao contínuo aumento do consumo de eletricidade e a possibilidade do esgotamento de recursos não renováveis, surge uma necessidade de uma melhor gestão do setor energético. Assim, com a inserção de fontes renováveis de energia na rede elétrica, uma das tarefas mais importantes revela-se ser a previsão do consumo de energia. Como tal, a obtenção de uma previsão do consumo de energia confiável é essencial para o controlo do consumo e a manutenção do equilíbrio nas redes de distribuição. Esta tese apresenta uma comparação entre soluções de Machine Learning tradicionais e Deep Learning para o problema da previsão do consumo de energia quando aplicadas a diferentes casos. Estas abordagens são apoiadas pela utilização da plataforma TensorFlow como fonte dos algoritmos utilizados. O objetivo deste estudo é explorar se o potencial fornecido pelo Deep Learning é capaz de superar a previsão de consumo dos métodos tradicionais, e fazê-lo quase em tempo-real. Os resultados mostram que apesar do Deep Learning ter capacidade para conseguir uma melhor precisão de previsão, necessita de grandes quantidades de dados como suporte.