Il presente studio ha avuto come obiettivo la valutazione di un metodo per l’analisi e previsione a medio termine delle curve di domanda di porzioni di reti di distribuzione attive e passive. A tal fine è stata utilizzata la metodologia della functional principal component analysis, una metodologia di origine statistica che permette di trovare, a partire dai dati osservati, una base funzionale (cioè un insieme di funzioni di base, equivalenti agli autovettori della principal component analysis tradizionale) per descrivere i dati medesimi. L’analisi si è concentrata inizialmente sulla selezione delle cabine da analizzare e sulla identificazione dei criteri utili per l’individuazione delle cabine “stabili” e con caratteristiche particolari, in modo da rendere più agevole l’interpretazione delle componenti principali funzionali (FPCA). Oltre a queste cabine particolari, sono state analizzate cabine di natura “mista”, aggregazioni di cabine secondo criteri geografici e l’aggregazione “totale” per l’intera area metropolitana di Milano.

Sono poi stati riportati i risultati ottenuti applicando l’FPCA alla previsione del carico delle linee in termini di energia mensile e massima potenza. In prima battuta, sono stati utilizzati solo i dati “calendariali” (giorno della settimana, mese, etc.), in seguito anche i dati di temperatura e umidità relativa. E’ stato deciso di mostrare solamente i risultati per l’area metropolitana di Milano, sebbene l’analisi sia stata effettuata per un set di cabine molto più ampio perché l’andamento qualitativo è risultato identico. L’analisi dei risultati di previsione, tuttavia, non è risultata soddisfacente e ha indicato la necessità di ulteriori approfondimenti in merito. È stato, comunque, evidenziato come la metodologia proposta è, in effetti, molto adatta alla caratterizzazione dei carichi delle linee e alla comprensione delle dinamiche e delle correlazioni con eventi o variabili eterogenee (giorno della settimana, mese, tipologia del giorno e temperatura media giornaliera).