Short-term Probabilistic Forecasting of Electricity Demand at Different Spatial Scales

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#Controllo dei Carichi #Gestione Domanda

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Short-term Probabilistic Forecasting of Electricity Demand at Different Spatial Scales

Questo lavoro descrive un modello per generare previsioni a breve termine di domanda elettrica per il giorno successivo usando variabili meteorologiche prodotte dal modello WRF e un sistema statistico di post-processing in due fasi basato su Support Vector Regression (SVR) e Analog Ensemble (AnEn).

Il sistema è testato a livello nazionale sull’Italia utilizzando i dati di actual load messi a disposizione dal gestore del sistema di trasmissione italiano. Il sistema è stato addestrato per due anni e testato per tutto il 2017 per confrontare le sue prestazioni con due metodi di riferimento. Il primo è un modello di persistenza ponderato (PER) basato su dati storici che non utilizzano previsioni meteorologiche in cui i pesi considerano il giorno della settimana e l’ora della previsione. Il secondo è un approccio probabilistico basato su previsioni meteorologiche e Quantile Regression (QR). Il sistema di previsione proposto supera entrambi i modelli di riferimento (QR e PER) in termini di mean absolute percentage error (MAPE).

Progetti

Modelli di architettura e di gestione del sistema e delle reti elettriche (EvolveNet)

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