Dissertação

Clustering of Load Curves to Support Demand and Generation Forecast EVALUATED

Cada cliente de uma empresa de eletricidade exige uma certa quantidade de eletricidade em cada instante. Portanto, é necessário gerar energia de forma a satisfazer a procura. Com o intuito de otimizar os recursos que permitem a geração de energia, torna-se importante conhecer o valor da procura em avanço. Assim, este estudo tem como objetivo o ajuste de modelos que explicam o consumo de eletricidade dos clientes e que permitem a previsão do mesmo um dia adiante. Porém, perante uma grande carteira de clientes, torna-se pouco prático analisar cada consumo individualmente. Como tal, recorremos a métodos de clustering para agrupar clientes com base na semelhança de consumo e, para cada grupo, propomos um modelo representativo. Dois tipos de modelos serão comparados com base na precisão das previsões: modelos aditivos generalizados e modelos auto-regressivos integrados de médias móveis.
Previsão do Consumo de Eletricidade, Séries Temporais, Agrupamento Hierárquico, Modelos Aditivos Generalizados

Novembro 17, 2017, 16:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Margarida de Almeida Pedro

EDP - Inovação

ORIENTADOR

Maria da Conceição Esperança Amado

Departamento de Matemática (DM)

Professor Auxiliar