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Este trabalho explora a utilização de redes neuronais para prever a procura e a produção de eletricidade e para otimizar a distribuição de energia em Goma. O objetivo é desenvolver RNAs capazes de antecipar a produção nas centrais eléctricas de RUZIZI, MATEBE, RWANGUBA, NURU e NELSAP e conceber um modelo que optimize a distribuição de energia. Após uma revisão da literatura e a recolha de dados locais e online (Kaggle), foi treinado um modelo ANN. Os resultados mostram uma previsão da procura com um erro de 1,43% e uma otimização da distribuição com uma precisão de 90%. O estudo revela que o NURU e o MATEBE são cruciais durante os períodos de ponta, apesar de serem dispendiosos e gerarem perdas elevadas. Esta abordagem melhora significativamente a gestão dos recursos em comparação com os métodos convencionais.
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