Segmentação dos postos de transformação e distribuição

• Autor(a) principal: Silva, Ana Paula Teixeira da
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.14/23560
• topic: Postos de transformação e distribuição de energia; Data mining; Clustering; Classificação; Smart meters; Segmentation; Classification; Domínio/Área Científica::Ciências Sociais::Economia e Gestão

Este trabalho foi desenvolvido na EDP Distribuição, no âmbito da validação e disponibilização de dados, com o objetivo de colmatar as falhas de registos de potência de consumo nos diagramas de carga dos Postos de Transformação e Distribuição (PTD's) de Energia em Portugal. Para esse efeito, os PTD’s foram segmentados através do algoritmo de Clustering K-Means, tendo para isso sido utilizados os valores de potência de consumo registados ao longo do período de um ano. Estes valores de potência foram previamente normalizados para que fosse possível considerar apenas a forma dos perfis aquando da segmentação, e posteriormente agrupados por hora e por dia da semana-tipo em cada mês, com o intuito de reduzir o número de variáveis a processar pelo R. Da análise de Clustering, resultaram três perfis, sob a forma de séries temporais que correspondiam ao período de um ano, representativos de todos os PTD’s. Estes perfis foram utilizados para estimar os valores de potência do ano seguinte. No final, testou-se o procedimento desenvolvido para efetuar as previsões para o mês de Novembro de 2016. Obteve-se um erro entre previsões e valores reais de 27,3%, excluindo possíveis outliers, para aquele mês. Considerou-se aceitável este resultado e, portanto, assumiu-se que este método poderia ser utilizado para inferir as falhas de registos de potência de consumo nos diagramas de carga.