@MASTERSTHESIS{ 2014:740327564,
 	title = {Agrupamento de curvas de carga para redução de bases de dados 
 utilizadas na previsão de carga de curto prazo},
 	year = {2014},
 	url = "http://tede.unioeste.br:8080/tede/handle/tede/1072",
 	abstract = "Este trabalho apresenta a utilização de clusterização de curvas de carga  do nível menos agregado para o método de dias similares, com o objetivo de obter conjuntos reduzidos de dados 
 que imponham menores cargas computacionais ao algoritmo de previsão,  e permitir  ainda, desempenhos  similares  ou superiores quando  comparados aos obtidos pelo método de dias 
 similares que faz uso do conjunto original de dados.  O método de dias similares permite realizar previsão de carga de curtíssimo prazo a partir de dados históricos de consumo de energia 
 elétrica, além de dados correlatos, que permitem traçar analogias com um dia futuro. Implementações convencionais do mesmo método são utilizadas para comparação de resultados. O cenário que fornece os dados para os estudos, assim como os equipamentos empregados e a etapa de pré-processamento de dados são apresentadas. A análise de silhuetas de cluster foi empregada com o objetivo de validar os agrupamentos. Por meio do cálculo do MAPE foi possível verificar a assertividade das previsões, indicando superioridade daquela baseada nas curvas de carga clusterizadas.",
 	publisher = {Universidade Estadual do Oeste do Parana},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas Dinâmicos e Energéticos},
 	note = {Centro de Engenharias e Ciências Exatas}
}