Dissertação
Long-Term Electricity Demand Forecasting and Behind the Meters battery model: comparison of two European countries APPROVED
Esta tese de mestrado investiga a área crítica da previsão da procura de eletricidade a longo prazo, essencial para o planeamento energético eficaz, a definição de políticas e o desenvolvimento de infraestruturas. A pesquisa explora várias metodologias, incluindo abordagens estatísticas, econométricas e de aprendizagem automática, analisando especificamente o Demand Forecast Toolbox (DFT) e o modelo de Baterias Behind the Meters (BTM). Ao examinar as tendências de dados históricos, juntamente com fatores socioeconômicos, avanços tecnológicos e influências regulatórias, este estudo avalia a eficácia de ambos os modelos na gestão de incertezas e na adaptação às condições dinâmicas do mercado. A tese destaca o impacto crescente dos Veículos eléctricos e das Bombas de calor nos padrões de consumo de eletricidade, particularmente através da integração da dinâmica das baterias behind-the-meter no modelo BTM. Além disso, avalia as implicações de previsões precisas a longo prazo sobre a sustentabilidade energética, a fiabilidade da rede, as decisões de investimento e os impactos ambientais. Ao empregar estas ferramentas, o estudo visa melhorar a precisão das projeções da procura de eletricidade para 2025 e 2026. Os resultados fornecem informações valiosas para os decisores políticos e as partes interessadas da indústria, orientando estratégias para o planeamento de sistemas energéticos sustentáveis para evitar uma sobrecarga na rede eléctrica devido ao crescimento da eletrificação.
Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Catedrático