Melhoria dos Processos de Previsão

Melhoria dos Processos de Previsão
Porquê?
A melhoria dos processos de previsão aplicados aos sistemas eléctricos de energia,
está relacionada com as alterações nas filosofias de exploração destes sistemas, devidas
principalmente ao aparecimento de novas fontes de produção de energia eléctrica, que
obrigam a previsões cada vez mais fiáveis tanto para garantir a segurança de operação dos
sistemas de energia.
Tipo de Previsão
A previsão que se irá tratar neste trabalho é a previsão estatística com base no
histórico de séries temporais.
Este tipo de previsão é utilizado em previsão de curto prazo, próximas horas, ou dias
(normalmente até 3 dias).
Processo
O novo processo de previsão proposto neste trabalho baseia-se na utilização conjunta
de um algoritmo de optimização, em conjugação com uma rede neuronal.
O algoritmo de optimização que será utilizado para encontrar os valores previstos.
A rede neuronal fará parte do processo de avaliação de cada solução encontrada pelo
algoritmo de optimização.
A utilização deste tipo de método prende-se com o facto de já terem sido feitas
experiencias com este método em estimação de dados, com resultados bastante satisfatórios.
A experiencia de utilização deste método em processos de previsão surge assim
naturalmente, uma vez que os valores a serem previstos podem ser encarados como valores
desconhecidos futuros, enquanto que os valores desconhecidos em processos de estimação
são valores desconhecidos “presentes”.
No fundo o objectivo é encontrar o conjunto de valores da série que mais se adequam
à série, de forma a garantir que os valores de saída da rede neuronal, são o mais próximos
possíveis dos valores de entrada da rede.
O algoritmo de Optimização
O algoritmo de optimização a utilizar será uma EPSO (“Evolutionary Particle Swarm
Optimization”) pois este é um algoritmo já aplicado em diversos processos de optimização com
melhores resultados, relativamente a outros processos de optimização.
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Partícula – Conjunto de valores a serem previstos;
Função de Avaliação (Fitness) – Correntropia do erro entre as entradas e as saídas da
rede neuronal;
Objectivo – Maximização da correntropia do erro entre as saídas e as entradas da rede
neuronal;
A Rede Neuronal
Apenas é utilizada uma rede neuronal, onde são simuladas todas as partículas da
EPSO, sendo esta rede treinada de forma, a que as entradas sejam iguais às saídas. Esta é uma
rede, também com a especificidade de a camada interna ter menos neurónios que as camadas
de entrada e de saída. Estas redes são designadas de automodeladores.
A rede é treinada por um algoritmo de retropropagação, no qual o objectivo é a
minimização do quadrado do erro entre as saídas da rede e os valores “target”.
Refira-se que os valores “target” são iguais aos valores de entrada da rede. O processo
de treino só é realizado uma vez para uma série de dados, sendo que durante o processo de
previsão os pesos da rede não são alterados.
A principal diferença do processo de treino da rede, para o processo de previsão, é que
enquanto que no primeiro, pretende-se obter um vector de saídas da rede o mais idêntico
possível ao vector “target”, por alteração dos pesos internos da rede. No segundo pretende-se
obter um vector de saídas da rede o mais próximo possível do vector de entradas da rede, por
alteração do próprio vector de entradas.
Exemplo de aplicação
Este exemplo tem o objectivo de expor os conceitos do método e permitir uma
compreensão mais detalhada do método de previsão proposto.
Configuração da Rede Neuronal
Tipo
FeedFoward
Função Activação
Sigmoid
Número neurónios
Camada de Entrada – nº de elementos do vector entrada da rede;
Treino
Tipo – Supervisado
Critério – Minimização do quadrado dos erros
Processo – Parametrização dos pesos por retropropagação
Utilização (Previsão)
Vector de entradas (I)
𝐼 = 𝐼𝑘 + 𝐼𝑚
Ik – Vector das entradas conhecidas
Im – Vector das entradas desconhecidas (a prever)
Vector de saídas (O)
𝑂 = 𝑂𝑘 + 𝑂𝑚
Ok – Vector das saídas conhecidas
Om – Vector das saídas desconhecidas
Alteração do vector Im através de um algoritmo EPSO.
𝐼𝐾 = [𝐼1 ; 𝐼2 ; 𝐼3 ];
𝐼𝑚 = [𝐼4 ];
𝑂𝐾 = [𝑂1 ; 𝑂2 ; 𝑂3 ];
𝑂𝑚 = [𝑂4 ];
Cada partícula do EPSO corresponde ao conjunto de valores a prever, neste caso cada
partícula corresponde ao valor I4.
Configuração da EPSO
Partículas
Nº de partículas – (a definir)
Dimensão – 1
Outros Parâmetros – (a definir: taxa de mutação dos pesos)
Função de avaliação
Tipo – Maximização
1
1
1 𝑁
1
− 2 (𝜀𝑖 )
2
2𝜎
Função - 𝑉̂ (𝜀) = 𝑁 ∑𝑁
𝑖=1 𝐺(𝜀𝑖 , 𝜎 𝐼) = 𝑁 ∑𝑖=1 𝜎 2𝜋 𝑒
2
√
𝜀 =𝐼−𝑂
Refira-se que para avaliar cada partícula é necessário substituir o valor da
entrada I4 pelo valor da partícula, simular a rede e calcular a respectiva diferença entre
os vectores de entrada e de saída obtido. Posteriormente é calculada a correntropia do
erro.
Critério de Paragem
Se ao longo de um determinado número de iterações o melhor valor para a
correntropia do erro não se alterar, então o processo pára;