Proposta de ponderação automática na otimização de diretriz de traçado de linhas de transmissão de energia elétrica usando redes neurais artificiais

Resumo

A ponderação de variáveis na análise multicritério é crucial no planejamento de linhas de transmissão de energia. Este estudo propõe o uso de uma rede neural artificial (RNA) chamada Neuralnet para atribuir automaticamente pesos às variáveis. As entradas para treinamento incluíram fatores sociais, ambientais, culturais e econômicos, como uso do solo, inclinação e áreas indígenas. A RNA foi treinada usando 2 e 20 mil amostras e utilizou a entropia cruzada como métrica de erro. Os resultados mostraram que 5 neurônios ocultos foram suficientes para gerar pesos com uma taxa máxima de sucesso de 69% para a amostra maior. No entanto, essa taxa de sucesso pode ser devido à baixa qualidade das amostras usadas, já que muitas camadas não foram consideradas na construção das linhas de transmissão usadas como amostras positivas. Em geral, o estudo demonstra o potencial de uso da RNA para automatizar a ponderação de variáveis no planejamento de linhas de transmissão de energia, o que pode levar a um refinamento do processo de tomada de decisão.