This study presents a proposal of clustering methodologies for demand pattern recognition
using network flow data collected from a large set of drinking water distribution networks in
Portugal. Most of the existing studies about clustering in flow time series rely on hierarchical
or k-Means clustering algorithms with inelastic measures distances. This study explores
alternative clustering algorithms, distance measures, comparison time windows, internal
index metrics and clustering prototypes. The performance of the alternative clustering
methodology was assessed in terms of multiple internal index metrics and the characterization
of the cluster centroids.
The methods with the best performance were Partition Algorithm with DTW distance, PAM
prototype with 15 minutes time window and the Partition Algorithm with GAK distance,
PAM prototype and 15 minutes time window because they allow a clear partition of flow
time series in three clusters. The first method identifies a night consumption pattern, a
typical weekend pattern and a typical working day pattern, whereas the second one identifies
a pattern with small variability between night and daily consumption.
To improve knowledge extraction, in terms of typical and anomalous existing patterns,
additional clustering operations were performed with the flow data set that belongs to
the cluster with small variability between night and daily consumption. New clusters were
identified and characterized regarding weekday, geographical location, and dry months and
wet months, showing that patterns associated with garden irrigation are independent of the
period of the day and season of the year, which indicates an inefficient water use.Este estudo apresenta uma proposta de metodologias de clustering para reconhecimento
de padrões de consumo usando um conjunto de dados de caudal coletados em redes de
distribuição de água em Portugal. A maioria dos estudos existentes sobre clustering em
séries temporais de caudal baseia-se em algoritmos de clustering hierárquicos ou de k-Means
com medidas de distâncias inelásticas. Este estudo explora alternativas de algoritmos de
clustering, medidas de distância, janelas temporais de comparação, medidas de índice interno
e protótipos de clustering.
O desempenho das metodologias de clustering foi avaliado em termos de medidas de índice
interno e também através da caracterização dos centroides dos clusters. As metodologias
com melhor desempenho foram o Algoritmo de Partição com distância DTW, protótipo
PAM e janela de temporal de 15 minutos e o Algoritmo de Partição com distância GAK,
protótipo PAM e janela de temporal de 15 minutos, pois permitiram a formação três
clusters. O primeiro método identifica um padrão de consumo noturno, um padrão típico de
fim-de-semana e um padrão típico de dia útil, enquanto o segundo método destaca-se por
apresentar um padrão com pequena variabilidade entre o consumo noturno e diurno.
Para melhorar a extração de conhecimento, operações adicionais de clustering foram
realizadas ao conjunto de dados que pertence ao cluster com pequena variabilidade entre
consumo noturno e diurno. Novos clusters foram identificados e caracterizados, mostrando
que os padrões associados à irrigação são independentes do período do dia e da época do
ano, o que indica um uso ineficiente da água
