English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Os avancos tecnologico e social observados atualmente em todo o mundo implicam na exigencia de niveis cada vez melhores de eficiencia e de qualidade no fornecimento da energia eletrica. Neste sentido, para garantir a operacao segura e economica dos sistemas eletricos de potencia, o estudo de previsao futura do estado das cargas eletricas desempenha um papel de fundamental importância. Com essa motivacao, nesse trabalho e aplicado um metodo difundido na literatura para previsao diaria de cargas eletricas no horizonte de curto prazo, o metodo Perceptron Multicamadas (MLP), via Algoritmo de Retropropagacao (BP) para treinamento. A implementacao da tecnica de previsao e realizada para avalizacao do desempenho de duas diferentes linguagens de programacao, C++ e Python. A validacao da ferramenta e a analise dos resultados se baseiam na aplicacao de tres diferentes bases de dados, sendo um delas obtida a partir de informacoes atuais disponibilizadas pelo Operador Nacional do Sistema (ONS).

Previsão de Carga Elétrica para o Horizonte de Curto Prazo via Redes Neurais Artificiais Utilizando C++ e Python