Aggregated functional data model applied on clustering and disaggregation of electrical load profiles [recurso eletrônico] = Modelo de dados funcionais agregados aplicado em separação e agrupamento de consumo de energia elétrica
Gabriel Franco de Souza
TESE
Inglês
T/UNICAMP F848a
[Modelo de dados funcionais agregados aplicado em separação e agrupamento de consumo de energia elétrica]
Campinas, SP : [s.n.], 2021.
1 recurso online (105 p.) : il., digital, arquivo PDF.
Orientadores: Nancy Lopes Garcia, Camila Pedroso Estevam de Souza
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica
Resumo: O alerta das mudanças climáticas fizeram com que organizações ao redor do mundo dispendessem esforços em programas de energia eficientes. Neste cenário, entender a demanda de energia elétrica dos consumidores finais tem papel fundamental para o planejamento da rede de distruibuição elétrica...
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Resumo: O alerta das mudanças climáticas fizeram com que organizações ao redor do mundo dispendessem esforços em programas de energia eficientes. Neste cenário, entender a demanda de energia elétrica dos consumidores finais tem papel fundamental para o planejamento da rede de distruibuição elétrica e avaliar a necessidade de novas usinas de energia. Apesar do crescimento das tecnologias de medidores inteligentes, observar o consumo individual ainda é caro. Por outro lado, curvas de consumo agregadas geralmente são disponíveis em subestações de energia. A metodologia proposta separa o consumo de energia agregago observado nessas subestações em curvas médias de consumo estimadas, chamadas de \textit{curvas típicas}, para cada tipo de consumidor abastecido. Nossa abordagem supõe que cada curva típica de consumidor segue um Processo Gaussiano, cuja média é dada pela curva típica e modelada em termos de covariáveis funcionais e escalares. Além disso, levando em consideração as diferenças entre subestações devido a fatores externos, propomos um modelo de agrupamento de subestações baseado na similaridade de suas curvas típicas e estrutura de covariância. Para verificar o desempenho do modelo, a metodologia é testada em uma série de experimentos sob oito cenários simulados diferentes e aplicada a um conjunto de dados reais de monitoramento de consumo de energia elétrica em subestações no Reino Unido
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Abstract: The climate change alert pushed organizations worldwide to devote efforts to energy efficiency programs. In this scenario, understanding electrical demand at the consumer level plays an important role in planning the distribution of electrical networks and evaluating the need for...
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Abstract: The climate change alert pushed organizations worldwide to devote efforts to energy efficiency programs. In this scenario, understanding electrical demand at the consumer level plays an important role in planning the distribution of electrical networks and evaluating the need for construction of new power plants. Despite the growth of smart meter technology, observing individual consumption loads is still expensive. On the other hand, aggregated load curves are normally available at the substation level. The proposed methodology separates substation aggregated loads into estimated mean consumption curves, called typical curves, one for each supplied customer type. The approach proposed here assumes that each customer load curve follows a Gaussian process with a mean given by the typical curve, which can be modelled in terms of explanatory scalar and functional covariates. In addition, to account for the difference among substations due to external factors, a model-based clustering approach for substations is proposed based on the similarity of their consumers¿ typical curves and covariance structures. To assess model performance, the methodology is tested in a series of experiments under eight simulated scenarios and applied to a real substation load monitoring dataset from the United Kingdom
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Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
Garcia, Nancy Lopes, 1964-
Orientador
Souza, Camila Pedroso Estevam de, 1982-
Coorientador
Pinheiro, Aluísio de Souza, 1967-
Avaliador
Demetrio, Clarice Garcia Borges
Avaliador
Schmidt, Alexandra Mello
Avaliador
Aggregated functional data model applied on clustering and disaggregation of electrical load profiles [recurso eletrônico] = Modelo de dados funcionais agregados aplicado em separação e agrupamento de consumo de energia elétrica
Gabriel Franco de Souza
Aggregated functional data model applied on clustering and disaggregation of electrical load profiles [recurso eletrônico] = Modelo de dados funcionais agregados aplicado em separação e agrupamento de consumo de energia elétrica
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