Dissertação
Forecast of electrical consumption in Industrial Kitchens EVALUATED
Cada vez mais o setor energético utiliza métodos de previsão, para diversos fins. A antecipação de perturbações na rede aumenta a segurança do sistema elétrico, ao possibilitar que sejam tomadas medidas preventivas para manter o sistema operacional. A previsão de potência ativa consumida, combinada com a gestão de flexibilidade de cargas, permite uma maior eficiência energética, sobretudo ao nível de edifícios. Apesar deste tema já ter sido explorado na literatura no que toca à previsão de cargas agregadas, não foi ainda substancialmente abordado em relação à previsão de cargas individuais de aparelhos elétricos. A principal contribuição desta tese é a previsão de potência ativa ao nível de eletrodomésticos em cozinhas industriais, tanto no caso de previsão para o dia seguinte como para a hora seguinte. Para tal, foram aplicadas metodologias baseadas em árvores de decisão, gradient boosting e redes neuronais. Foram também propostos algoritmos de pós-processamento para diminuir os erros de previsão. Os resultados obtidos foram satisfatórios, sobretudo devido a este tópico ainda apresentar bastante poucos desenvolvimentos na literatura. A técnica de pós-processamento proposta apresenta também boa performance, com redução do erro até 29% em alguns eletrodomésticos, quando comparado com as técnicas de referência, e de até 50% quando comparado com os resultados sem pós-processamento.
junho 28, 2023, 12:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Auxiliar