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O problema de previsão de carga a curto prazo consiste em estimar a demanda futura de um período de até uma semana e possui fundamental importância nas operações de um sistema elétrico. Tal problema pode ser modelado em termos de similaridades de padrões, permitindo o uso de algoritmos de regressão baseados em aprendizado de máquina aplicados a análise de séries temporais. Neste trabalho, dois modelos imunoinspirados são avaliados e incorporados a um método de transformação. Os experimentos apresentam resultados interessantes, comprovando a aplicabilidade dos modelos e da estratégia adotada.A demanda de carga pode ser considerada como uma das informações mais importantes a serem utilizadas na operação de sistemas de energia. A operação dos sistemas de energiaé bastante dependente de tal informação, da qual decorre o funcionamento bem sucedido de geradores, subestações e linhas, assim como o planejamento de novas unidades no sistema de distribuição de energia.Desta forma, a realização da previsão da carga a curto prazo possui um papel fundamental, sobretudo nas tarefas de controle, agendamento e segurança dos sistemas elétricos. Considerando este fato, um grande número de modelos têm sido propostos, sejam estes baseados em regressão, análise estatística,