A apresentação está carregando. Por favor, espere

A apresentação está carregando. Por favor, espere

Consumo de electricidade 2020 2015 2010 2005 Previsão Geográfica de Consumos “Spatial Load Forecasting” Cláudio Monteiro Distribuição de Energia II 5º.

Apresentações semelhantes


Apresentação em tema: "Consumo de electricidade 2020 2015 2010 2005 Previsão Geográfica de Consumos “Spatial Load Forecasting” Cláudio Monteiro Distribuição de Energia II 5º."— Transcrição da apresentação:

1 Consumo de electricidade 2020 2015 2010 2005 Previsão Geográfica de Consumos “Spatial Load Forecasting” Cláudio Monteiro Distribuição de Energia II 5º ano da LEEC - ramo de Energia (FEUP)

2 Onde e quando ? Maia, 1995 Maia, 2002 Novos consumidores domésticos Novos consumidores industriais

3 Sistemas de informação geográfica consumidores casas estradas realidade

4 VectorialRasterSuperfícies Cálculos com Mapas

5 Previsão Geográfica de Consumos Distance to Roads Distance to Urban center Terrain Slope Factores de influência geográfica Previsão do crescimento geográfico Previsão Global Mapas de carga Modelo de utilização final Distribuição geográfica dos consumidores Consumo por consumidor forma e energia dos diagramas Distância a Estradas Dist. centros urbanos Topografia Número de consumidores por tipo e por potência contratada

6 Fuzzy Spatial Load Forecasting Fuzzy System Cellular Automata Potential for Development Global Forecasting Scenario Coordinator Development Geographic Influence Factors IF (distance to road is CLOSE) AND (distance to urban center is MODERATE CLOSE) AND (terrain slope is MODERATE) AND (domestic saturation is MEDIUM) AND (industrial saturation is MEDIUM)…….. THEN domestic PfD = 20 consumers per stage per km 2 AND industrial PfD = 0.1 consumers per stage per km 2 …….. Knowledge Base Potential for Development Como se faz ? Por exemplo, com Inferência Difusa…

7 Fuzzy Spatial Load Forecasting Fuzzy System Cellular Automata Potential for Development Global Forecasting Scenario Coordinator Development Potential for Development Global number of consumers growth per stage Como se faz ? Por exemplo, com Inferência Difusa…

8 Fuzzy Spatial Load Forecasting Fuzzy System Cellular Automata Potential for Development Global Forecasting Scenario Coordinator Development CA state change depends on: Potential for Development a) Positive feedback b) Neighborhood effect c) Innovation factor Como se faz ? Por exemplo, com Inferência Difusa…

9 Fuzzy Spatial Load Forecasting Fuzzy System Cellular Automata Potential for Development Global Forecasting Scenario Coordinator Development t t-1 time stage StSt S t-1 Saturation level DtDt StSt low medium high Coast Road Construction on stage 2 Ring Road Construction on stage 6 Dynamic Influence Factors StSt S t-1 DtDt StSt Como se faz ? Por exemplo, com Inferência Difusa…

10 Fuzzy System implementation Rule coding 2 v Maps 1 01234 0 50 3000500010000 Distance to Roads (m) 0 - Very close 1 - Close 2 - Quite close 3 - Far 4 - Very far 1 01 2 3 010005000 10000 Distance to Urban centers (m) 0 - Very close 1 - Close 2 - Far 3 - Very far Rule coding = Distance to road quite close (L 1 =2) Distance to urban center close (L 2 =1) Como se faz ? Por exemplo, com Inferência Difusa…

11 Fuzzy System implementation Rule coding 2 v Maps 1 01234 0 50 3000500010000 Distance to Roads (m) 0 - Very close 1 - Close 2 - Quite close 3 - Far 4 - Very far 1 01 2 3 010005000 10000 Distance to Urban centers (m) 0 - Very close 1 - Close 2 - Far 3 - Very far distance to road is 2000m and distance to urban center is 4000m 2000 0.7 0.3 4000 0.2 0.8 Como se faz ? Por exemplo, com Inferência Difusa…

12 Fuzzy System implementation Rule coding 2 v Maps 1 01234 0 50 3000500010000 Distance to Roads (m) 0 - Very close 1 - Close 2 - Quite close 3 - Far 4 - Very far 1 01 2 3 010005000 10000 Distance to Urban centers (m) 0 - Very close 1 - Close 2 - Far 3 - Very far 2000 0.7 0.3 4000 0.2 0.8 Composition (matching value) (matching value) conjunction (support value) (support value) rule activation 0,14 Como se faz ? Por exemplo, com Inferência Difusa…

13 Fuzzy System implementation 1 01234 0 50 3000500010000 Distance to Roads (m) 0 - Very close 1 - Close 2 - Quite close 3 - Far 4 - Very far 1 01 2 3 010005000 10000 Distance to Urban centers (m) 0 - Very close 1 - Close 2 - Far 3 - Very far 2000 0.7 0.3 4000 0.2 0.8 Composition (matching value) (matching value) conjunction (support value) (support value) rule activation Support value 2 v Maps Como se faz ? Por exemplo, com Inferência Difusa…

14 Fuzzy System implementation Rule 2 Rule 6 Rule 4 Zero-order Sugeno fuzzy rules Output Matching values Support values Output Rule consequent b2b2 b6b6 b4b4 Como se faz ? Por exemplo, com Inferência Difusa…

15 Fuzzy system training –identification of the zero-order Sugeno coeficients b k –by minimizing the error function (local learning) Historical development Rule base Rule 2 Rule 5 Rule 4 For all activation points Rule weight Distance to roads Distance to centers Historical influence factors Como se faz ? Por exemplo, com Inferência Difusa…

16 Merging judgmental information 1 010003000500010000 1 01000500010000 Distance to Roads (m) Distance to Urban centers (m) Judgmental Output Rule tuning –Knowledge-base update based on human expert rules IF (distance to road is M 1 ) AND (distance to urban center is M 2 ). THEN domestic PfD is h consumers per stage per km 2 Rule 2 Rule 6 Rule 4 Matching values System Output M1M1M1M1 M2M2M2M2 Fuzzy inputs Como se faz ? Por exemplo, com Inferência Difusa…

17 Exemplo Factores de influência: Distância ao centro urbano principal Distância a centros urbanos secundários Nível de saturação Distância a estradas Distância à linha da costa Inclinação do terreno Construção da base de conhecimento: 2512 regras geradas automaticamente com base em 38400 áreas elementares. 266 geradas pelo conhecimento de especialistas Crescimento global: crescimento, entre 1000 e 4000 consumidores por ano

18 Exemplo  Construção de novas estradas (Cenário 1) Anel Construção no ano 6 Marginal Construção no ano 2

19 Exemplo Stage 1Stage 2Stage 3Stage 4Stage 5Stage 6Stage 7

20 Exemplo (cenário 2)  Alterando o ano da construção (Cenário 2) Anel Construção no ano 2 Marginal Construção no ano 6

21 Exemplo (cenário 2) Stage 1Stage 2Stage 3Stage 4Stage 5Stage 6Stage 7

22 Comparação dos cenários Cenário 1 Marginal no ano 2 Cenário 2 Anel no ano 2 Stage 2Stage 3Stage 4Stage 5Stage 6Stage 7

23 Diferente crescimento global Cenário 2 Anel no ano 2 Marginal no ano 6 Crescimento linear Cenário 3 Anel no ano 2 Marginal no ano 6 Crescimento não linear

24 Característica de crescimento Stage 1 A B C D 0 20 40 60 80 100 Stage 1Stage 2Stage 3Stage 4Stage 5Stage 6Stage 7 Saturation Level Stage 2Stage 3Stage 4Stage 5Stage 6Stage 7 A (Scn2) A (Scn3) C (Scn2) C (Scn3) D (Scn2) D (Scn3) B (Scn2) B (Scn3) Crescimento anual

25 Adicionando informação qualitativa IF (distance to road is (MEDIUM  HIGH  VERY HIGH)) AND (other variables is (DON’T CARE)) AND THEN domestic PfD DECREASE 20%

26 Incertezas geográficas Factores de influência: Distância ao centro urbano principal Distância a centros secundários Nível de saturação Distância a estradas Distância à linha da costa Inclinação do terreno Crescimento global: crescimento, entre 1000 e 4000 consumidores Simulação de Montecarlo: 30 previsões por ano avaliação contínua da convergência Incertezas   Distância à mancha % [75;85]   N( 0,  is 10%; result from iter s- 1 )   N( DTM, STD da vizinhança )   N( linear, 20% )

27 Incertezas geográficas Stage 1Stage 2Stage 3Stage 4Stage 5Stage 6Stage 7 Variância do crescimento da carga obtida por simulação de incertezas nas variáveis de entrada e na propagação

28 Using Spatial Load Forecasting

29 Traçados geográficos Influência da inclinação Influência da distribuição das cargas

30 Traçados geográficos

31 Localização de subestações

32 Traçados geográficos Trabalho de seminário 2004/2005…

33 Traçados geográficos Trabalho de seminário 2004/2005…


Carregar ppt "Consumo de electricidade 2020 2015 2010 2005 Previsão Geográfica de Consumos “Spatial Load Forecasting” Cláudio Monteiro Distribuição de Energia II 5º."

Apresentações semelhantes


Anúncios Google