Redes Neurais Diretas e Recorrentes na Previsão do Preço de Energia Elétrica de Curto Prazo no Mercado Brasileiro
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Nos estudos sobre o Mercado de Energia do Brasil existem poucos trabalhos sobre predição do preço de energia elétrica em curto prazo. Os que existem utilizam modelos preditores do tipo ARIMA e Rede Neural Direta, entretanto com a rede neural sem método de seleção das variáveis de entrada ou dos atrasos das entradas. Este artigo apresenta o uso de redes neurais diretas e recorrentes para a previsão do preço de energia elétrica de curto prazo brasileiro com uso da técnica de correlação para seleção das variáveis de externas da rede e também para escolha dos atrasos nestas variáveis selecionadas. Mostra-se que, na previsão um passo a frente, a rede direta supera o desempenho da rede recorrente para esta série, além disso, a seleção dos atrasos nas variáveis de entrada pode melhorar o desempenho da rede direta.