Ruano, A. E.Rui, SantanaSousa, Manuel Carlos dos Santos2019-05-182019-05-182018-12-212018http://hdl.handle.net/10400.1/12512O governo português, numa iniciativa conjunta com o governo espanhol, formou o Mercado Ibérico de Eletricidade ou MIBEL, que possibilita a qualquer consumidor do espaço ibérico, adquirir energia elétrica num regime de livre concorrência, a qualquer produtor ou comercializador de energia elétrica que atue em Portugal ou Espanha. Criou-se assim um mercado de energia muito competitivo, onde a energia elétrica é comprada e vendida ao preço do mercado. Como consequência, o risco assumido pelas empresas que produzem, vendem ou compram energia elétrica aumentou substancialmente, tornando-se difícil gerir uma empresa deste sector sem fazer qualquer tipo de análise estatística ou sem implementar técnicas e métodos de previsão. Daí a necessidade de estudar e desenvolver modelos de previsão para o consumo da energia elétrica. Numa perspetiva de otimização das ofertas de compra de energia, em mercados organizados, atendendo às previsões das necessidades dos clientes e volatilidade dos contratos, o processo de compra revela-se uma atividade crucial. O trabalho desenvolvido presente neste relatório vem no seguimento desta necessidade identificada durante o periodo de estágio na empresa do Grupo Rolear, no departamento Rolear Viva responsável pela comercialização de electricidade e gás natural no mercado livre. Depois de um período de estudo aprofundado do funcionamento do setor, foram utilizados modelos de redes neuronais de função de base radial (RBFNN), em que a sua estrutura foi otimizada através do algoritmo genético multi-objectivo (MOGA). Os modelos foram idealizados para um horizonte de previsão de 24 e 48 horas, assentes em abordagens de consumos energéticos sazonais e anual, bem como utilizando variáveis exógenas que reflitam os hábitos diários e contributos atmosféricos no consumo de energia.engRedes neuronais artificiaisFunção base radialPrevisão de consumo energéticoMIBELAlgoritmos genéticos multi-objectivomaster thesis202242730