Browsing by Author "Chemetova, Svetlana"
Now showing 1 - 2 of 2
Results Per Page
Sort Options
- Load forecasting in electrical distribution: grid of medium voltagePublication . Chemetova, Svetlana; Santos, Paulo; Ventim-Neves, MárioThe importance of forecasting has become more evident with the appearance of the open electricity market and the restructuring of the national energy sector. This paper presents a new approach to load forecasting in the medium voltage distribution network in Portugal. The forecast horizon is short term, from 24 hours up to a week. The forecast method is based on the combined use of a regression model and artificial neural networks (ANN). The study was done with the time series of telemetry data of the DSO (EDP Distribution) and climatic records from IPMA (Portuguese Institute of Sea and Atmosphere), applied for the urban area of Évora - one of the first Smart Cities in Portugal. The performance of the proposed methodology is illustrated by graphical results and evaluated with statistical indicators. The error (MAPE) was lower than 5%, meaning that chosen methodology clearly validate the feasibility of the test.
- Previsão de carga eléctrica como uma ferramenta computacional de apoio às Smart GridsPublication . Chemetova, Svetlana; Santos, Paulo; Ventim-Neves, MárioA previsão da carga eléctrica é uma tarefa fundamental para planeamento, operação e exploração dos Sistemas de Energia Eléctrica. A importância da previsão tornou-se mais evidente com a reestruturação do sector energético nacional e com a criação de projectos ligados com as smart grids, nomeadamente em Portugal – o InovGrid. Este artigo descreve o modelo computacional de previsão do Diagrama de Carga Diária baseado no algoritmo Levenberg-Marquardt de Redes Neuronais Artificiais. Os dados a utilizar são as séries temporais de potência activa registados pelo Sistema de Telecontagem da EDP Distribuição e as séries temporais climáticas do Instituto Português do Mar e da Atmosfera, recolhidas na cidade de Évora, uma das primeiras cidades inteligentes (smart cities) em Portugal. O horizonte da previsão é de curto prazo: desde 24 horas até uma semana. Foram obtidos bons resultados observados pelos indicadores estatísticos de erros.