Short-term solar radiation forecasting by using an iterative combination of wavelet artificial neural networks

The information provided by accurate forecasts of solar energy time series are considered essential for performing an appropriate prediction of the electrical power that will be available in an electric system, as pointed out in Zhou et al. (2011). However, since the underlying data are highly non-stationary, it follows that to produce their accurate predictions is a very difficult assignment. In order to accomplish it, this paper proposes an iterative Combination of Wavelet Artificial Neural Networks (CWANN) which is aimed to produce short-term solar radiation time series forecasting. Basically, the CWANN method can be split into three stages: at first one, a decomposition of level p, defined in terms of a wavelet basis, of a given solar radiation time series is performed, generating r+1 Wavelet Components (WC); at second one, these r+1 WCs are individually modeled by the k different ANNs, where k>5, and the 5 best forecasts of each WC are combined by means of another ANN, producing the combined forecasts of WC; and, at third one, the combined forecasts WC are simply added, generating the forecasts of the underlying solar radiation data. An iterative algorithm is proposed for iteratively searching for the optimal values for the CWANN parameters, as we will see. In order to evaluate it, ten real solar radiation time series of Brazilian system were modeled here. In all statistical results, the CWANN method has achieved remarkable greater forecasting performances when compared with a traditional ANN (described in Section 2.1)

Retos y Tendencias de la Logística 4.0

Context:  Owing to the technological breakthrough in the worldwide productive systems, generated by the 4.0 revolution, it is compulsory to make sweeping changes to logistics both nationally and internationally to allow supply chains to enhance their performance and their response time. Hence, the concept of Logistics 4.0 was born. Although many developed countries have implemented the principles of Logistics 4.0, there is still a breach in its study and application worldwide. This article explores the challenges and tendencies in the implementation of Logistics 4.0. Method: Articles published from 2015 to 2021 in the databases of Scopus, Science Direct, Taylor and Francis and Google Scholar, were analyzed by a systematic literature review. The explored publications were found using the search terms: (("logistics 4.0") OR ("supply chain 4.0") OR ("industry 4.0" AND ("logistics" OR "supply chain"))) and ((“blockchain” OR “IoT” OR “Cyber Physical Systems” OR “Big Data”) AND “logistics”) in title, abstract and keywords. Results: It was proposed a conceptualization of Logistics 4.0 including definition, objectives, characteristics, and most representative technologies in its implementation. Likewise, the main challenges and trends that industries could face in the implementation of Logistics 4.0 within logistics systems, and supply chains were identified. Conclusions: Logistics 4.0 is a novelty term that has aroused the interest of researchers, governments, and companies worldwide, due to its promising benefits in reducing response times and increasing flexibility and collaboration in supply chains. However, the lack of a common framework for its study and adoption has hindered its integration in companies and supply chains, specially in those located in developing countries, which must face technical, social, economic, and legal barriers for the implementation of logistics 4.0.Contexto:  Debido a los avances tecnológicos en los sistemas productivos globales generados por la revolución 4.0, se ha vuelto necesario hacer cambios profundos a la logística para que las cadenas de suministro puedan mejorar su desempeño y tiempos de respuesta. De ahí nace el concepto de Logística 4.0. Aunque muchos países desarrollados han implementado los principios de la Logística 4.0, aún hay brechas en su estudio y aplicación alrededor del mundo. Este artículo explora los retos y tendencias de la implementación de la Logística 4.0. Métodos: Se analizaron artículos publicados entre 2015 y 2021 en las bases de datos Scopus, Science Direct, Taylor and Francis y Google Scholar, mediante una revisión sistemática de la literatura. Resultados: Se propuso una conceptualización de la Logística 4.0, que incluye una definición, objetivos, características y las tecnologías más representativas en su implementación. Asimismo, se identificaron los retos y tendencias principales que afrontan las industrias en la implementación de la Logística 4.0 en el ámbito de las cadenas de suministro. Conclusiones: Logística 4.0 es un término novedoso que ha despertado el interés de los investigadores, los gobiernos y las compañías alrededor del mundo. Esto, debido a sus prometedores beneficios en la reducción de tiempos de respuesta y el incremento de la flexibilidad y la colaboración en las cadenas de suministro. Sin embargo, la falta de un marco común para su estudio y adopción ha limitado su integración en las compañías y las cadenas de suministro, especialmente en aquellas que enfrentan barreras técnicas, sociales, económicas y legales para la implementación de la Logística 4.0

Comparación de modelos físicos y de inteligencia artificial para predicción de niveles de inundación

La hidrología ha utilizado métodos tradicionales para pronosticar niveles de inundación. Sin embargo, éstos pueden generar problemas de precisión, causados por el comportamiento no lineal de las inundaciones y las limitaciones al no incluir todas las variables, como flujo, y nivel de agua y precipitación. En consecuencia, algunos científicos comenzaron a utilizar métodos no convencionales basados en modelos de inteligencia artificial, pronosticando las inundaciones de manera más precisa y rigurosa. Este artículo presenta una comparación de un modelo de tránsito de flujo unidimensional desarrollado en HEC-RAS y un modelo de inteligencia artificial, basado en redes neuronales artificiales, desarrollado en MatLab, para predecir inundaciones. El análisis de los resultados se llevó a cabo utilizando seis indicadores estadísticos: error absoluto medio (MAE, por su nombre en inglés); error cuadrático medio (MSE); error medio porcentual absoluto (MAPE, por su nombre en inglés); raíz cuadrada de la MSE; coeficiente de correlación de Pearson (CC, por su nombre en inglés), y coeficiente de correlación de concordancia (ρc, por su nombre en inglés). Además, el coeficiente de eficiencia se calculó empleando una herramienta virtual llamada Hydrotest. A partir del análisis se observó en los modelos de pronóstico que el uso de redes neuronales tiene resultados precisos, dada su cercanía con los datos reales: MAPE, entre 11.95 y 12.51; CC, entre 0.90 y 0.92; ρc, entre 0.84 y 0.87, y finalmente un CE más grande que 0.8. El estudio se realizó en una sección de las partes altas del río Bogotá, en Colombia, entre las estaciones hidrológicas de puente Florencia y Tocancipá. Los datos de flujo fueron tomados por la Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca (CAR) de septiembre de 2009 a octubre de 2013

Forecasting of uv-vis spectrometry time series for online water quality monitoring in operating urban sewer systems

El monitoreo de contaminantes en sistemas de saneamiento urbano es generalmente realizado por medio de campañas de muestreo, las muestras deben ser transportadas, almacenadas y analizadas en laboratorio. Sin embargo, los desarrollos en óptica y electrónica han permitido su fusión y aplicación en la espectrometría UV-Vis. Los sensores UV-Vis tienen como propósito determinar la dinámica de las cargas de materia orgánica (Demanda Química de Oxigeno DQO y Demanda Bioquímica de Oxigeno DBO5), nitratos, nitritos y Sólidos Suspendidos Totales (SST). Adicionalmente a los métodos aplicados para la calibración de los sensores y el análisis las series de tiempo de los espectros de absorbancias UV-Vis, es necesario desarrollar métodos de pronóstico con el fin de ser utilizada en control de monitoreo en línea en tiempo real. La información proveniente de los datos recolectados puede ser utilizada para la toma de decisiones y en aplicaciones de control de tiempo real. Realizar pronósticos es importante en procesos de toma de decisiones. Por lo tanto, el objetivo de este trabajo de investigación fue desarrollar uno o varios métodos de pronóstico que puedan ser aplicados a series de tiempo de espectrometría UV-Vis para el monitoreo en línea de la calidad de agua en sistemas urbanos de saneamiento en operación. Cinco series de tiempo de absorbancia UV-Vis obtenidas en línea en diferentes sitios fueron utilizadas, con un total de 5705 espectros de absorbancia UV-Vis: cuatro sitios experimentales en Colombia (Planta de Tratamiento de Aguas Residuales (PTAR) El-Salitre, PTAR San Fernando, Estación Elevadora de Gibraltar y un Humedal Construido/Tanque de Almacenamiento) y un sitio en Austria (Graz-West R05 Catchment outlet). El proceso propuesto completo consta de etapas a ser aplicadas a las series de tiempo de absorbancia UV-Vis y son: (i) entradas, series de tiempo de absorbancia UV-Vis,(ii) pre-procesamiento de las series de tiempo, análisis de outliers, completar los valores ausentes y reducción de la dimensionalidad,y (iii) procedimientos de pronóstico y evaluación de los resultados. La metodología propuesta fue aplicada a la series de tiempo con diferentes características (absorbancia), esta consiste del enventaneo Winsorising como paso para la remoción de outliers y la aplicación de la transformada discreta de Fourier (DFT) para reemplazar valores ausentes. Los nuevos valores reemplazando o los outliers o los valores ausentes presentan la misma o al menos la misma forma de la serie de tiempo original, permitiendo una visión macro en la coherencia de la serie de tiempo. La reducción de la dimensionalidad en las series de tiempo de absorbancia multivariadas permite obtener menor número de variables a ser procesadas: el análisis por componentes principales (PCA) como transformación lineal captura más del 97% de la variabilidad en cada serie de tiempo (en un rango de una a seis, dependiendo del comportamiento de la series de tiempo absorbancia) y el proceso de Clustering (k-means) combinado con cadenas de Markov. Los procedimientos de pronóstico basados en señales periódicas como la DFT, Chebyshev, Legendre y Regresión Polinomial fueron aplicados y estos pueden capturar el comportamiento dinámico de las series de tiempo. Algunas técnicas de aprendizaje de máquina fueron probadas y fue posible capturar el comportamiento de las series de tiempo en la etapa de calibración, los valores de pronóstico pueden seguir el comportamiento general comparado con los valores observados (excepto ANFIS, GA y Filtro de Kalman). Por lo tanto, ANN y SVM tiene buen rendimiento de pronóstico para la primer parte del horizonte de pronóstico (2 horas). La evaluación de cada metodología de pronóstico fue realizada utilizando cuatro indicadores estadísticos tales como porcentaje absoluto de error (APE), incertidumbre extendida (EU), conjunto de valores dentro del intervalo de confianza (CI) y suma de valores de incertidumbre extendida más el conjunto de valores dentro del intervalo de confianza. El rendimiento de los indicadores provee información acerca de los resultados de pronóstico multivariado con el fin de estimar y evaluar los tiempos de pronóstico para cierta metodología de pronóstico y determinar cuál metodología de pronóstico es mejor adaptada a diferentes rangos de longitudes de onda (espectros de absorbancia) para cada serie de tiempo de absorbancia UV-Vis en cada sitio de estudio. Los resultados en la comparación de las diferentes metodologías de pronóstico, resaltan que no es posible obtener la mejor metodología de pronóstico, porque todas las metodologías de pronóstico propuestas podrían generar un amplio número de valores que permitirán complementar cada una con las otras para diferentes pasos de tiempo de pronóstico y en diferentes rangos del espectro (UV y/o Vis). Por lo tanto, es propuesto un sistema híbrido que es basado en siete metodologías de pronóstico. Así, los valores de los espectros de absorbancia pronosticados fueron transformados a los correspondientes indicadores de calidad de agua (WQI) para utilización en la práctica. Los resultados de pronóstico multivariado presentan valores bajos de APE comparados con los resultados de pronóstico univariado utilizando directamente los valores WQI observados. Estos resultados, probablemente, son obtenidos porque el pronóstico multivariado incluye la correlación presente en todo el rango de los espectros de absorbancia (se captura de forma completa o al menos gran parte de la variabilidad de las series de tiempo),una longitud de onda interfiere con otra u otras longitudes de onda. Finalmente, los resultados obtenidos para el humedal construido/tanque de almacenamiento presentan que es posible obtener apreciables resultados de pronóstico en términos de tiempos de detección para eventos de lluvia. Adicionalmente, la inclusión de variables como escorrentía (nivel de agua para este caso) mejora substancialmente los resultados de pronóstico de la calidad del agua. El monitoreo de contaminantes en sistemas de saneamiento urbano es generalmente realizado por medio de campañas de muestreo, las muestras deben ser transportadas, almacenadas y analizadas en laboratorio. Sin embargo, los desarrollos en óptica y electrónica han permitido su fusión y aplicación en la espectrometría UV-Vis. Los sensores UV-Vis tienen como propósito determinar la dinámica de las cargas de materia orgánica (Demanda Química de Oxigeno DQO y Demanda Bioquímica de Oxigeno DBO5), nitratos, nitritos y Sólidos Suspendidos Totales (SST). Adicionalmente a los métodos aplicados para la calibración de los sensores y el análisis las series de tiempo de los espectros de absorbancias UV-Vis, es necesario desarrollar métodos de pronóstico con el fin de ser utilizada en control de monitoreo en línea en tiempo real. La información proveniente de los datos recolectados puede ser utilizada para la toma de decisiones y en aplicaciones de control de tiempo real. Realizar pronósticos es importante en procesos de toma de decisiones. Por lo tanto, el objetivo de este trabajo de investigación fue desarrollar uno o varios métodos de pronóstico que puedan ser aplicados a series de tiempo de espectrometría UV-Vis para el monitoreo en línea de la calidad de agua en sistemas urbanos de saneamiento en operación. Cinco series de tiempo de absorbancia UV-Vis obtenidas en línea en diferentes sitios fueron utilizadas, con un total de 5705 espectros de absorbancia UV-Vis: cuatro sitios experimentales en Colombia (Planta de Tratamiento de Aguas Residuales (PTAR) El-Salitre, PTAR San Fernando, Estación Elevadora de Gibraltar y un Humedal Construido/Tanque de Almacenamiento) y un sitio en Austria (Graz-West R05 Catchment outlet). El proceso propuesto completo consta de etapas a ser aplicadas a las series de tiempo de absorbancia UV-Vis y son: (i) entradas, series de tiempo de absorbancia UV-Vis,(ii) pre-procesamiento de las series de tiempo, análisis de outliers, completar los valores ausentes y reducción de la dimensionalidad,y (iii) procedimientos de pronóstico y evaluación de los resultados. La metodología propuesta fue aplicada a la series de tiempo con diferentes características (absorbancia), esta consiste del enventaneo Winsorising como paso para la remoción de outliers y la aplicación de la transformada discreta de Fourier (DFT) para reemplazar valores ausentes. Los nuevos valores reemplazando o los outliers o los valores ausentes presentan la misma o al menos la misma forma de la serie de tiempo original, permitiendo una visión macro en la coherencia de la serie de tiempo. La reducción de la dimensionalidad en las series de tiempo de absorbancia multivariadas permite obtener menor número de variables a ser procesadas: el análisis por componentes principales (PCA) como transformación lineal captura más del 97% de la variabilidad en cada serie de tiempo (en un rango de una a seis, dependiendo del comportamiento de la series de tiempo absorbancia) y el proceso de Clustering (k-means) combinado con cadenas de Markov. Los procedimientos de pronóstico basados en señales periódicas como la DFT, Chebyshev, Legendre y Regresión Polinomial fueron aplicados y estos pueden capturar el comportamiento dinámico de las series de tiempo. Algunas técnicas de aprendizaje de máquina fueron probadas y fue posible capturar el comportamiento de las series de tiempo en la etapa de calibración, los valores de pronóstico pueden seguir el comportamiento general comparado con los valores observados (excepto ANFIS, GA y Filtro de Kalman). Por lo tanto, ANN y SVM tiene buen rendimiento de pronóstico para la primer parte del horizonte de pronóstico (2 horas). La evaluación de cada metodología de pronóstico fue realizada utilizando cuatro indicadores estadísticos tales como porcentaje absoluto de error (APE), incertidumbre extendida (EU), conjunto de valores dentro del intervalo de confianza (CI) y suma de valores de incertidumbre extendida más el conjunto de valores dentro del intervalo de confianza. El rendimiento de los indicadores provee información acerca de los resultados de pronóstico multivariado con el fin de estimar y evaluar los tiempos de pronóstico para cierta metodología de pronóstico y determinar cuál metodología de pronóstico es mejor adaptada a diferentes rangos de longitudes de onda (espectros de absorbancia) para cada serie de tiempo de absorbancia UV-Vis en cada sitio de estudio. Los resultados en la comparación de las diferentes metodologías de pronóstico, resaltan que no es posible obtener la mejor metodología de pronóstico, porque todas las metodologías de pronóstico propuestas podrían generar un amplio número de valores que permitirán complementar cada una con las otras para diferentes pasos de tiempo de pronóstico y en diferentes rangos del espectro (UV y/o Vis). Por lo tanto, es propuesto un sistema híbrido que es basado en siete metodologías de pronóstico. Así, los valores de los espectros de absorbancia pronosticados fueron transformados a los correspondientes indicadores de calidad de agua (WQI) para utilización en la práctica. Los resultados de pronóstico multivariado presentan valores bajos de APE comparados con los resultados de pronóstico univariado utilizando directamente los valores WQI observados. Estos resultados, probablemente, son obtenidos porque el pronóstico multivariado incluye la correlación presente en todo el rango de los espectros de absorbancia (se captura de forma completa o al menos gran parte de la variabilidad de las series de tiempo),una longitud de onda interfiere con otra u otras longitudes de onda. Finalmente, los resultados obtenidos para el humedal construido/tanque de almacenamiento presentan que es posible obtener apreciables resultados de pronóstico en términos de tiempos de detección para eventos de lluvia. Adicionalmente, la inclusión de variables como escorrentía (nivel de agua para este caso) mejora substancialmente los resultados de pronóstico de la calidad del agua.The monitoring of pollutants in urban sewer systems is generally conducted by sampling campaigns, and the resulting samples must be transported, stored and analyzed in laboratory. However, the developments in optics and electronics have enabled the merge of them into the UV-Vis Spectrometry. UV-Vis probes have the purpose of determining the dynamics of loads of organic materials (i.e. Chemical Oxygen Demand (COD) and Biochemical Oxygen Demand (BOD5)), nitrates, nitrites and Total Suspended Solids (TSS). In addition to the methods used for the calibration of the probes and the analysis of the time series of UV-Vis absorbance spectra, it is necessary to develop forecasting methods in order to use the online control monitoring in real time. The information from the collected data can also be used for decision making purposes and for real-time control applications. Forecasting is important for decision-making processes. Therefore, the objective of this research work was to develop either a forecasting method or forecasting methods applied to UV-Vis spectrometry time series data for online water quality monitoring in operating urban sewer systems. Five UV-Vis Absorbance time series collected at different on-line measurement sites were used, for a total of 5705 UV-Vis absorbance spectra data: four sites in Colombia (El-Salitre Wastewater Treatment Plant-WWTP, San Fernando WWTP, Pumping Station (PS) sewage called Gibraltar and constructed-wetland/reservoir-tank (CWRT)) and one site in Austria (Graz-West R05 Catchment outlet). The complete process proposed to be applied to UV-Vis absorbance time series has several stages and these are: (i) inputs, the UV-Vis absorbance time series,(ii) the time series pre-processing, outliers analysis, complete missing values and time series dimensionality reduction,and (iii) forecasting procedures and evaluation of results. The methodology proposed was applied to the time series with different characteristics (absorbance), this consists of Winsorising as a step in outlier removal and the application of the Discrete Fourier Transform (DFT) to complete the missing values. The new values replaced either outliers or missing values present the same, or almost the same, shape as the original time series, granted the macro vision of the time series coherence. Dimensionality reduction of multivariate absorbance time series allows to have less variables to be processed: PCA linear transformation captures more than 97% of variability for each time series (PC ranging from one to six, depending on absorbance time series behavior), and Clustering process (k-means) combined with Markov Chains. Forecasting procedures based on periodic signals as DFT, Chebyshev, Legendre and Polynomial Regression were applied and they can capture the dynamic behaviour of the time series. Several Machine Learning technics were tested and it was possible to capture the behaviour of the time series at calibration stage, the forecasting obtained valúes can follow the general behaviour compared with observed valúes (with exception of ANFIS, GA and Kalman Filter). Therefore, ANN and SVM have good forecasting performances for first part of forecasting horizon (2 hours). The evaluation of each forecasting methodology was done using four statistic indicators as Absolute Percentage Error (APE), Extended Uncertainty (EU), Set of observed values within Confidence Interval (CI) and sum of EU and Set of observed values within CI. The performance indicators provided valuable information about multivariate forecasting results to estimate and evaluate the forecasting time for a given forecasting methodology and determine which forecasting methodology is best suited for different wavelength ranges (absorbance spectra) at each study site s UV-Vis absorbance time series. Results from different comparison of several forecasting methodologies, highlight that there is not possibility to have a best forecasting methodology among the proposed ones, because all of them could provide a wide forecasting values that would complemented each other for different forecasting time steps and spectra range (UV and/or Vis). Therefore, it is proposed a hybrid system that is based on seven forecasting methodologies. Thus, the forecasted absorbance spectra were transformed to Water Quality Indicators (WQI) for practical uses. The multivariate forecasting results show lower APE values compared to the univariate forecasting results (APE values) using the observed WQI. These results, probably, were obtained because multivariate forecasting includes the correlation presented at whole absorbance spectra range (captures complete or at least great part of time series variability),one wavelength interferes with another and/or other wavelengths. Finally, the results obtained for a constructed-wetland/reservoir-tank system show that it is possible to obtain valuable forecasting results in terms of time detection for some rainfall events. In addition, the inclusion of runoff variables (water level in this case) improves the water quality forecasting results.Doctor en IngenieríaDoctorad

Advances in Modeling and Management of Urban Water Networks

The Special Issue on Advances in Modeling and Management of Urban Water Networks (UWNs) explores four important topics of research in the context of UWNs: asset management, modeling of demand and hydraulics, energy recovery, and pipe burst identification and leakage reduction. In the first topic, the multi-objective optimization of interventions on the network is presented to find trade-off solutions between costs and efficiency. In the second topic, methodologies are presented to simulate and predict demand and to simulate network behavior in emergency scenarios. In the third topic, a methodology is presented for the multi-objective optimization of pump-as-turbine (PAT) installation sites in transmission mains. In the fourth topic, methodologies for pipe burst identification and leakage reduction are presented. As for the urban drainage systems (UDSs), the two explored topics are asset management, with a system upgrade to reduce flooding, and modeling of flow and water quality, with analyses on the transition from surface to pressurized flow, impact of water use reduction on the operation of UDSs, and sediment transport in pressurized pipes. The Special Issue also includes one paper dealing with the hydraulic modeling of an urban river with a complex cross-section

A review of artificial neural network models for ambient air pollution prediction

Research activity in the field of air pollution forecasting using artificial neural networks (ANNs) has increased dramatically in recent years. However, the development of ANN models entails levels of uncertainty given the black-box nature of ANNs. In this paper, a protocol by Maier et al. (2010) for ANN model development is presented and applied to assess journal papers dealing with air pollution forecasting using ANN models. The majority of the reviewed works are aimed at the long-term forecasting of outdoor PM10, PM2.5, and oxides of nitrogen, and ozone. The vast majority of the identified works utilised meteorological and source emissions predictors almost exclusively. Furthermore, ad-hoc approaches are found to be predominantly used for determining optimal model predictors, appropriate data subsets and the optimal model structure. Multilayer perceptron and ensemble-type models are predominantly implemented. Overall, the findings highlight the need for developing systematic protocols for developing powerful ANN models

CITIES: Energetic Efficiency, Sustainability; Infrastructures, Energy and the Environment; Mobility and IoT; Governance and Citizenship

This book collects important contributions on smart cities. This book was created in collaboration with the ICSC-CITIES2020, held in San José (Costa Rica) in 2020. This book collects articles on: energetic efficiency and sustainability; infrastructures, energy and the environment; mobility and IoT; governance and citizenship

Data Analytics for Automated Near Real Time Detection of Blockages in Smart Wastewater Systems

Blockage events account for a substantial portion of the reported failures in the wastewater network, causing flooding, loss of service, environmental pollution and significant clean-up costs. Increasing telemetry in Combined Sewer Overflows (CSOs) provides the opportunity for near real-time data-driven modelling of the sewer network. The research work presented in this thesis describes the development and testing of a novel system, designed for the automatic detection of blockages and other unusual events in near real-time. The methodology utilises an Evolutionary Artificial Neural Network (EANN) model for short term CSO level predictions and Statistical Process Control (SPC) techniques to analyse unusual CSO level behaviour. The system is designed to mimic the work of a trained, experience human technician in determining if a blockage event has occurred. The detection system has been applied to real blockage events from a UK wastewater network. The results obtained illustrate that the methodology can identify different types of blockage events in a reliable and timely manner, and with a low number of false alarms. In addition, a model has been developed for the prediction of water levels in a CSO chamber and the generation of alerts for upcoming spill events. The model consists of a bi-model committee evolutionary artificial neural network (CEANN), composed of two EANN models optimised for wet and dry weather, respectively. The models are combined using a non-linear weighted averaging approach to overcome bias arising from imbalanced data. Both methodologies are designed to be generic and self-learning, thus they can be applied to any CSO location, without requiring input from a human operator. It is envisioned that the technology will allow utilities to respond proactively to developing blockages events, thus reducing potential harm to the sewer network and the surrounding environment

Renewable Energy Resource Assessment and Forecasting

In recent years, several projects and studies have been launched towards the development and use of new methodologies, in order to assess, monitor, and support clean forms of energy. Accurate estimation of the available energy potential is of primary importance, but is not always easy to achieve. The present Special Issue on ‘Renewable Energy Resource Assessment and Forecasting’ aims to provide a holistic approach to the above issues, by presenting multidisciplinary methodologies and tools that are able to support research projects and meet today’s technical, socio-economic, and decision-making needs. In particular, research papers, reviews, and case studies on the following subjects are presented: wind, wave and solar energy; biofuels; resource assessment of combined renewable energy forms; numerical models for renewable energy forecasting; integrated forecasted systems; energy for buildings; sustainable development; resource analysis tools and statistical models; extreme value analysis and forecasting for renewable energy resources