Metodologia para determinar uma resolução espacial para estudos de previsão espacial de demanda

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Apolinário, Diego Diéferson lattes
Orientador(a): Carreño Franco, Edgar Manuel lattes
Banca de defesa: Carreño Franco, Edgar Manuel lattes, Rocha, Carlos Roberto Mendonça da lattes, Pareja, Luis Alfonso Gallego lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual do Oeste do Paraná
Foz do Iguaçu
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas Dinâmicos e Energéticos
Departamento: Centro de Engenharias e Ciências Exatas
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Planejamento de redes de distribuição
Previsão espacial de carga
Resolução espacial
Palavras-chave em Inglês:
Planning of distribution networks
Spatial load forecasting
Spatial resolution
Área do conhecimento CNPq:
Sistemas dinâmicos e energéticos
Link de acesso: http://tede.unioeste.br/handle/tede/3002
Resumo: The spatial electric load forescating aims to determine the sapatial and temporal distribution of the growth of electricity demand in the service area of a distribution utility. This information is vital to support the process of decision making in planning the expansion and operation of dostribution networks in the medium and long term. Currently there are many methodologies that can perform spatial load forecasting, among these cell models hace been the most widely used in recent years. Moreover, these models need to be calibrated with information concerning the data in the studied region and one of these information is the spatial rsolution. This work presents a partitioning method, using a divisive algorithm, to crate homogeneous grid cells for cellular models used in saptial electric load forecasting, and thereby determine a spatial resolution that allowa for proper display and inference from the obtained at ffeder ordistribution transformer levels.
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This information is vital to support the process of decision making in planning the expansion and operation of dostribution networks in the medium and long term. Currently there are many methodologies that can perform spatial load forecasting, among these cell models hace been the most widely used in recent years. Moreover, these models need to be calibrated with information concerning the data in the studied region and one of these information is the spatial rsolution. This work presents a partitioning method, using a divisive algorithm, to crate homogeneous grid cells for cellular models used in saptial electric load forecasting, and thereby determine a spatial resolution that allowa for proper display and inference from the obtained at ffeder ordistribution transformer levels.A previsão espacial de demanda em sistemas de distribuição de energia elétrica visa determinar a distribuição espaço-temporal do crescimento da demanda de energia elétrica na área se serviço. Essa informação é de vital importância para apoiar o processo de tomada de decisões no planejamento da expansão e operação das redes de distribuição no médio e longo prazo. Atualmente existem muitas metodologias que permitem a previsão espacial de carga, dentre estas os modelos celulares tem sido os mais utilizados nos últimos anos. Além disso, estes modelos precisam ser calibrados com informações referentes aos dados da região em estudo, e uma dessas informações é a resolução espacial. Neste trabalho apresenta-se uma metodologia de particionamento, utilizando um algoritmo divisivo com a finalidade de criar quadrículas homogêneas para os modelos celulares utilizados na previsão espacial de carga, e desta forma determinar uma resolução espacial que permita uma aprpriada visualização e inferência dos resultados obtidos na previsão espacial de carga ao nivel de alimentador ou transformador de distribuição.Submitted by Miriam Lucas (miriam.lucas@unioeste.br) on 2017-09-04T14:16:18Z No. of bitstreams: 2 Diego_Dieferson_Apolinario_2013.pdf: 11159824 bytes, checksum: a7eb832c477da03385c667bc970781c1 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Made available in DSpace on 2017-09-04T14:16:18Z (GMT). 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