Adaptive Kalman based forecasting for electric load and distributed generation
Autor(a)
Ribeiro, Lucas Dantas Xavier
Orientador(a) Coorientador(a)
Costa, João Paulo Carvalho Lustosa da
Data de aceite
2017-08-09
Data de disponibilizacao
2017-08-09
Data de publicacao
2017-08-09
Data de defesa submissao
2017-04-07
Citacao
RIBEIRO, Lucas Dantas Xavier. Adaptive Kalman based forecasting for electric load and distributed generation. 2017. xxvii, 249 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017.
Resumo Portugues
O fornecimento de eletricidade de forma perene, barata e confiável é de primordial importância econômica. Os sistemas elétricos necessitam de ferramentas robustas de previsão de demanda para implementar planos eficientes e razoáveis de expansão e operação. A inserção de geração distribuída adiciona um novo nível de complexidade a esta tarefa, pois não somente a geração descentralizada diminui a carga de modo aleatório e intermitente, como também inevitavelmente produz alterações nas séries históricas de carga usadas para fazer as previsões. Ambos os efeitos agem no sentido de aumentar os erros de predição no curto e no longo prazo, ameaçando a eficiência operacional e, no pior caso, a estabilidade do sistema. Este trabalho apresenta a previsão de carga e geração como um problema de estimação dinâmica de estado via filtros adaptativos de Kalman. As variáveis a serem estimadas são das demandas de base, média e de pico, assim como a geração fotovoltaica. Como medições e observações, são utilizadas previsões de tempo, datas e eventos de calendário, tarifas de eletricidade, índices e estimativas econômicas e demográficas. Combinações preprocessadas destas medições são usadas como as variáveis de entrada para a previsão.
Resumo Ingles
The availability of a source of continuous, cheap and reliable energy is of foremost economic importance. The electric systems need robust load forecasting tools to implement efficient and reasonable expansion and operation plans. The introduction of distributed generation adds a new level of complexity to this task, as not only the decentralized generation reduces load in a random and intermittent way, but also inevitably embeds in the historic loads used to forecast. Both effects act to increase prediction errors in short and long term, jeopardizing operational efficiency and, in worst case, system reliability. This work presents the load and generation forecasting as a dynamic state estimation problem by means of Kalman adaptive filters. The variables to be estimated are daily base, average and peak electric load, as well as PV generation. As measurements and observations, this work uses weather forecasts, calendar dates and events, energy tariffs, economic and demographic indexes. Preprocessed combinations of these measurements are the input variables employed for forecasting.
Unidade academica
Faculdade de Tecnologia (FT)
Departamento
Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)
Programa de Pos-Graduacao
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Idioma
eng
Tipo de documento
Dissertação
Formato
application/pdf
Direitos de acesso
Acesso Aberto
Termo de licenca
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Palavras-chave
Kalman, filtragem de||Geração distribuída de energia elétrica||Sistemas elétricos
