Previsão de carga com redes neuronais. Seleção de inputs. Tratamento de variáveis cíclicas. Tratamento de feriados

José Nuno Fidalgo

Repositório Aberto da Universidade do Porto

Previsão de consumosNuno Fidalgo0204060801001201401601 31 61 91 121151181211241271hI (A)weekdayhour......0204060801001201401601 31 61 91 121151181211241271hI (A)holidaystemperaturePrever o quê? o diagrama de potências, a ponta do diagrama (MW) a energia vendida, a energia a distribuída (MWh) a intensidade de corrente nos feeders de subestações (A) P e Q nos transformadores de PTs número ou localização de consumidores   Produção eólica, hídrica,… preços da energia em mercados …2Previsão de cargasObjetivos Planeamento da expansão Reforço e expansão da rede (Quanto? Quando?) Localização de equipamentos e traçados (Onde?) Planeamento financeiro Estimar os lucros da venda de energia Planear contratos para compra de energia Gestão da procura Identificar causas e tomar medidas que incentivem a diminuição das pontas Definição de tarifários3Cont. →Previsão de cargasObjetivos Programação da manutenção e operação Diminuir efeitos de interrupções Estudos de transferência de carga Estudos de configurações da rede Planeamento da produção dispersa Estudos de níveis de integração da produção dispersa4Cont. →Previsão com RNTópicos/fases fundamentais Seleção de entradas Fatores que afetam o consumo (e.g. temperatura) Análise de ciclos, sazonalidades, etc. Saídas (targets) a considerar Estandardização (normalização) das entradas Combater o efeito de escala e de tendência Equalização das condições de treino Tratamento de entradas cíclicas Transformação (sen e cos) facilita aprendizagem Otimizar capacidade de generalização Monitorização e controlo dos erros de treino e de teste Ajuste da arquitetura da RN5Fatores que afetam o consumoVariáveis explicativas → Entradas da RN Fatores económicos (âmbito global; previsões a médio prazo) Índices macroeconómicos (PIB, inflação, índices de produtividade industrial, taxas de emprego, índices de investimento) Preço da energia Fatores cronológicos (âmbito global; conhecido das séries temporais) Sazonalidade (anual, semanal e diária),  fins de semana, feriados, período de férias, mudança de hora Fatores meteorológicos (âmbito global e regional; previsão a curto prazo) Temperatura, humidade, índices de conforto, velocidade de vento, nebulosidade Fatores demográficos (âmbito global e regional; previsão a longo prazo) Número de consumidores (por classe de consumo), população (por faixa etária), índices de mobilidade6Cont. →Fatores que afetam o consumoVariáveis explicativas → Entradas da RN Comportamentos sociais (âmbito global; calendarizado) share de televisão, acontecimentos desportivos / festivos  comportamentos típicos de classes de consumo Tecnologias de consumo (âmbito global; previsão a longo prazo) Novos processos industriais, novos produtos, novos eletrodomésticos, eficiência das tecnologias Fatores geográficos (âmbito local; médio / longo prazo) Planos diretores municipais Restrições ambientais e técnicas Densidade populacional (por classe de consumo e por classe económica), antiguidade dos consumidores Distância a serviços comércio e indústria7Cont. →Previsão de consumos a curto prazo8Observar variações e analisar tendênciasDia do anokWhNeste caso:• Dia do ano pode ter influência mas há poucos exemplos para cada dia• Dia da semana é importante• Não parece haver tendência de crescimentoEstandardização Método Min-Máx Método Z-Score – Entradas normalizadas apresentam média zero e desvio padrão unitário Método Decimal Scaling - mudança de escala com divisão por múltiplos de 10, onde j é o menor valor inteiro que satisfaz a condição max |V´|<1 jvv10'=jvv 10'⋅=( ) AAAaaavv minminmaxminmaxmin' +−×−−=( ) ( ) aaaAAAvv minminmaxminmaxmin'+−×−−=estandardizaçãodestandardizaçãoestandardização Destandardizaçãoestandardização destandardização9mina minAmaxa maxAInicial StandardHabitualmente, minA=-1 e maxA=1 = 	 −<  >	 = 	 +<  > <  > −	valor	médio	de		 − desvio	padrão	de	Previsão de consumos Tratamento de entradas cíclicas1001234567125497397121145169193217241265289313DDS (2 semanas)0481216201112131415161718191101111121131141151161Hora (7 dias)Transição brusca do dia 7 (sábado) para dia 1 (domingo). E no consumo?Transição brusca das 23h para as 0h.E no consumo?Previsão de consumos Tratamento de entradas cíclicas112000250030003500400045005000550060006500051015201 5 913172125293337414549535761656973778185899397P(MW)horaHoraP (MW)No consumo não há correspondência à transição repentina da hora!Previsão de consumos Tratamento de entradas cíclicas12 Solução: Transformar cada entrada cíclica em 2 variáveis seno e cosseno com o mesmo período. Exemplo: hora (Período = 24)ℎ = 2	ℎ24ℎ = !"2	ℎ24-1.5-1-0.500.511.5110192837465564738291100109118127sincos05101520110192837465564738291100109118127Previsão de consumos Otimizar capacidade de generalização13 Objetivo principal da previsão: Estimar carga futura com a maior exatidão possível, em regime operacional.  Interessa sobretudo minimizar o erro no conjunto de teste Analisar e controlar erros nos conjuntos de treino e de testeEm aplicação real da previsão apenas existem dados novos (não usados no processo de treino).Previsão de consumos Otimizar capacidade de generalização14Treinar RN Etreino elevado Aumentar KSNEteste elevadoNDiminuir KFim. Rede treinada. SDefinir RN: entradas, saídas e K unidades (neurónios) escondidosPrevisão de consumos Otimizar capacidade de generalização15 Etreino elevado significa falta de capacidade da RN ⇒ aumento do número de unidades escondidas Aumenta número de pesos (parâmetros do regressor) Etreino elevado pode também ter origem na falta de informação suficiente para caracterizar relação saída = f(entradas) Etreino baixo e Eteste elevado significa que a RN conseguiu adaptar-se aos padrões (exemplos) de treino, mas não consegue generalizar bem Provavelmente por excesso de parâmetros (demasiados pesos) Solução: diminuir parâmetros → diminuir pesos (ligações entre unidades) →diminuir unidades escondidas (admitindo que entradas e saídas da RN se mantêm)

Previsão de carga

Open Repository of the University of Porto

Previsão de consumos
Nuno Fidalgo
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Prever o quê?
 o diagrama de potências, a ponta do diagrama (MW)
 a energia vendida, a energia a distribuída (MWh)
 a intensidade de corrente nos feeders de subestações (A)
 P e Q nos transformadores de PTs
 número ou localização de consumidores  
 Produção eólica, hídrica,…
 preços da energia em mercados
 …
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Previsão de cargas
Objetivos
 Planeamento da expansão
 Reforço e expansão da rede (Quanto? Quando?)
 Localização de equipamentos e traçados (Onde?)
 Planeamento financeiro
 Estimar os lucros da venda de energia
 Planear contratos para compra de energia
 Gestão da procura
 Identificar causas e tomar medidas que incentivem a diminuição das 
pontas
 Definição de tarifários
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Cont. →
Previsão de cargas
Objetivos
 Programação da manutenção e operação
 Diminuir efeitos de interrupções
 Estudos de transferência de carga
 Estudos de configurações da rede
 Planeamento da produção dispersa
 Estudos de níveis de integração da produção dispersa
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Cont. →
Previsão com RN
Tópicos/fases fundamentais
 Seleção de entradas
 Fatores que afetam o consumo (e.g. temperatura)
 Análise de ciclos, sazonalidades, etc.
 Saídas (targets) a considerar
 Estandardização (normalização) das entradas
 Combater o efeito de escala e de tendência
 Equalização das condições de treino
 Tratamento de entradas cíclicas
 Transformação (sen e cos) facilita aprendizagem
 Otimizar capacidade de generalização
 Monitorização e controlo dos erros de treino e de teste
 Ajuste da arquitetura da RN
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Fatores que afetam o consumo
Variáveis explicativas → Entradas da RN
 Fatores económicos (âmbito global; previsões a médio prazo)
 Índices macroeconómicos (PIB, inflação, índices de produtividade 
industrial, taxas de emprego, índices de investimento)
 Preço da energia
 Fatores cronológicos (âmbito global; conhecido das séries 
temporais)
 Sazonalidade (anual, semanal e diária),  fins de semana, feriados, 
período de férias, mudança de hora
 Fatores meteorológicos (âmbito global e regional; previsão a 
curto prazo)
 Temperatura, humidade, índices de conforto, velocidade de vento, 
nebulosidade
 Fatores demográficos (âmbito global e regional; previsão a 
longo prazo)
 Número de consumidores (por classe de consumo), população (por 
faixa etária), índices de mobilidade
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Cont. →
Fatores que afetam o consumo
Variáveis explicativas → Entradas da RN
 Comportamentos sociais (âmbito global; calendarizado)
 share de televisão, acontecimentos desportivos / festivos 
 comportamentos típicos de classes de consumo
 Tecnologias de consumo (âmbito global; previsão a longo 
prazo)
 Novos processos industriais, novos produtos, novos eletrodomésticos, 
eficiência das tecnologias
 Fatores geográficos (âmbito local; médio / longo prazo)
 Planos diretores municipais
 Restrições ambientais e técnicas
 Densidade populacional (por classe de consumo e por classe 
económica), antiguidade dos consumidores
 Distância a serviços comércio e indústria
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Cont. →
Previsão de consumos a curto prazo
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Observar variações e analisar tendências
Dia do ano
kWh
Neste caso:
• Dia do ano pode ter influência mas há poucos exemplos para cada dia
• Dia da semana é importante
• Não parece haver tendência de crescimento
Estandardização
 Método Min-Máx
 Método Z-Score – Entradas normalizadas apresentam média zero e desvio 
padrão unitário
 Método Decimal Scaling - mudança de escala com divisão por múltiplos 
de 10, onde j é o menor valor inteiro que satisfaz a condição max |V´|<1 
j
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'= jvv 10'⋅=
( ) AAA
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( ) ( ) aaaAA
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Inicial Standard
Habitualmente, minA=-1 e maxA=1
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Transição brusca do dia 7 (sábado) 
para dia 1 (domingo). 
E no consumo?
Transição brusca das 23h para as 0h.
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Hora
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No consumo não há correspondência à transição repentina da hora!
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 Solução: Transformar cada entrada cíclica em 2 variáveis seno e 
cosseno com o mesmo período.
 Exemplo: hora (Período = 24)
ℎ = 
2	ℎ
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ℎ = !"
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Previsão de consumos 
Otimizar capacidade de generalização
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 Objetivo principal da previsão: Estimar carga futura com a maior 
exatidão possível, em regime operacional. 
 Interessa sobretudo minimizar o erro no conjunto de teste
 Analisar e controlar erros nos conjuntos de treino e de teste
Em aplicação real da 
previsão apenas existem 
dados novos (não usados 
no processo de treino).
Previsão de consumos 
Otimizar capacidade de generalização
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Treinar RN Etreino elevado Aumentar K
S
N
Eteste elevado
N
Diminuir K
Fim. Rede 
treinada. 
S
Definir RN: entradas, saídas e 
K unidades (neurónios) 
escondidos
Previsão de consumos 
Otimizar capacidade de generalização
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 Etreino elevado significa falta de capacidade da RN ⇒ aumento 
do número de unidades escondidas
 Aumenta número de pesos (parâmetros do regressor)
 Etreino elevado pode também ter origem na falta de informação suficiente para 
caracterizar relação saída = f(entradas)
 Etreino baixo e Eteste elevado significa que a RN conseguiu 
adaptar-se aos padrões (exemplos) de treino, mas não consegue 
generalizar bem
 Provavelmente por excesso de parâmetros (demasiados pesos)
 Solução: diminuir parâmetros → diminuir pesos (ligações entre unidades) →
diminuir unidades escondidas (admitindo que entradas e saídas da RN se 
mantêm)


Portuguese

https://repositorio-aberto.up.pt/bitstream/10216/84413/2/137942.pdf

Previsão de carga

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