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Dissertação

Secondary load and CHP forecast to support short-term distribution network operations EVALUATED

Detalhes: Os métodos de previsão são utilizados no setor energético para vários fins. A avaliação antecipada da segurança do funcionamento do sistema eléctrico é uma das principais utilizações das previsões. A antecipação de restrições na rede permite preparar acções correctivas, necessárias para manter o sistema em funcionamento. Os métodos de previsão existentes focam-se, principalmente, na potência ativa. Apesar da importância que previsão de potência reativa pode trazer para os operadores de sistema, este tema não é suficientemente abordado na literatura. As previsões de potência reativa são importantes para antecipar problemas de tensão nas redes e na definição de regras de funcionamento de novos produtores. A principal contribuição desta tese é a previsão da potência activa e reactiva ao nível de postos de transformação de consumo e cogeração. Metodologias baseadas em regressões, árvores de decisão e redes neurais foram desenvolvidas e comparadas. Vários algoritmos foram propostos para identificar e remover valores atípicos enquanto algoritmos de pós-processamento foram aplicados às previsões para diminuir o erro de previsão. Foi ainda desenvolvido um algoritmo de seleção automática do método de previsão a considerar em cada dia e postos de transformação. Os resultados obtidos nos postos de transformação de consumo foram bastante satisfatórios, melhorando em 22\% o erro na previsão, quando comparado com os valores de referência. Os métodos que demonstraram melhor performance para este problema foram os métodos de regressão. Relativamente à cogeração, os resultados obtidos para a produção foram igualmente satisfatórios, representando uma melhoria de 43\% em relação aos valores de referência.
Keywords: Previsão de Potência Ativa, Previsão de Potência Reativa, Previsão de Producão, Cogeração, Postos de Transformação, Função de Aprendizagem

Discussão: março 18, 2022, 18:0