Aplicação de Redes Neurais Artificiais como ferramenta de previsão de consumo de energia no edifício da Autoridade Reguladora de Energia, Atenas, Grécia

A liberalização do mercado de eletricidade grego pela lei 4426/2015 iniciou uma nova era para os produtores e consumidores de eletricidade, a fim de melhorar a eficiência energética e a economia, promovendo a competitividade e, finalmente, levando à proteção do meio ambiente. O objetivo principal deste trabalho é o desenvolvimento de uma ferramenta de previsão com o uso de Redes Neurais Artificiais (RNAs), para prever o consumo de energia no edifício da Autoridade Reguladora de Energia (RAE) na cidade de Atenas, Grécia. Mais especificamente, nove cenários diferentes e redes neurais artificiais foram desenvolvidas e treinadas para fornecer uma previsão suficiente para o consumo de eletricidade, o consumo de gás natural durante o período frio do ano e, finalmente, as cargas de refrigeração durante o período quente do ano, 24 horas à frente em base horária. Para tal, foram utilizados dados meteorológicos horários da estação meteorológica mais próxima pertencente ao Observatório Nacional de Atenas, bem como dados de consumo de energia do edifício específico em base horária. Os resultados mostraram que as RNAs apresentam uma notável capacidade de previsão para prever o consumo de energia do edifício específico 24 horas à frente.