Este trabalho tem por objetivo desenvolver uma abordagem fuzzy focando na estimação de curto prazo da demanda de potência ativa de um alimentador de sistema de distribuição de energia elétrica. A motivação para este trabalho encontra-se na redução do erro de estimação para que o sistema de distribuição como um todo seja corretamente operado. O destaque da abordagem desenvolvida é a metodologia de seleção de entradas para o sistema de estimação, que o treina fornecendo-lhe informações não redundantes e não desnecessárias sobre o comportamento da série temporal. Os resultados, obtidos com treinamento e teste de um sistema de inferência fuzzy multicamadas, mostram que as estimações realizadas selecionando as entradas do sistema de forma criteriosa apresentam menor erro que quando não há critério de seleção. Conclui-se então que a metodologia foi funcional e eficiente para o caso estudado, o que faz com que este trabalho resulte em válidas contribuições nas áreas de sistemas inteligentes, de sistemas dinâmicos e inclusive na forma metodológica de especificação de modelos de estimação de séries temporais.

This work aims to develop a fuzzy approach focusing on the short-term active power demand forecast in a feeder of an electrical energy distribution system. This work motivation lies on the reduction of the forecast error so that the whole distribution system can be correctly operated. The highlight of the developed approach is the methodology to select the inputs for the estimation system, which trains it giving to it non-redundant and non-unnecessary information about the time series behavior. The results, obtained by training and testing a multilayer fuzzy inference system, show that the estimations made by following a criterion to select the inputs have smaller error than when there is no selection criterion at all. It is therefore concluded that the methodology was functional and efficient for the case under study, what makes this work result in valid contributions for the fields of intelligent systems, dynamic systems and in the methodological way to specify models to estimate time series.