DESENVOLVIMENTO DE METODOLOGIA PARA A PREVISÃO DE PERDAS COM O PROTÓTIPO DE GÊMEO PRÉ-DIGITAL E REDE NEURAL ARTIFICIAL RECORRENTE LONG SHORT TERM MEMORY

Código

XXVI-SBRH0445

Autores

Sara Maria Marques, Fernando das Graças Braga da Silva, LORENA LEMOS DIAS LARA, ALEX TAKEO YASUMURA LIMA SILVA, SOLANGE CRISTINA RAIMUNDO ALVES

Tema

C - Águas Urbanas e Cidades Sustentáveis

Resumo

As redes de distribuição de água são um sistema complexo que sofrem com perdas elevadas devido a ineficiência da gestão e no controle de seu funcionamento, que comprometem o atendimento adequado à população. Com isso, o desenvolvimento de estudos e técnicas que permitam a melhorar a eficiência, tornando os sistemas mais inteligentes. Assim, é proposto uma metodologia para a previsão de perdas de uma rede de benchmark com a aplicação conjunta do protótipo de gêmeo pré-digital e de rede neural artificial recorrente LSTM, visando encontrar as piores perdas para um período de 24 horas de operação com base em dados históricos de 48 horas de funcionamento da rede, para alcançar uma gestão eficiente do sistema. O resultado encontrado mostrou que a metodologia foi eficaz, pois a troca simultânea de dados da rede realizada pelo gêmeo digital ocorreu de forma instantânea e sem erros, além disso a RNAR-LSTM utilizada para a previsão apresentou uma precisão de 97,5%, comprovando assim a capacidade da metodologia desenvolvida.