Analisi delle curve di carico: Confronti tra metodi di clustering con dati di ingresso basati sulle curve di durata. = Load pattern analysis: Comparison among clustering algorithms with input data based on curation curves.

Questo elaborato affronta la problematica legata alla suddivisione dei consumi degli utenti in gruppi. Ciò che si vuole determinare è il metodo di clustering più adatto tra quelli più utilizzati in ambito elettrico, adottando una nuova metodologia di estrazione dell’informazione dalle serie temporali, CONDUCTS (CONsumption DUration Curve Time Series). Tramite l’utilizzo delle curve di durata è possibile classificare i consumi degli utenti trascurando gli istanti della giornata in cui essi avvengono. La verifica viene applicata su due dataset di dimensioni modeste, derivanti da due progetti inglesi, contenenti il consumo energetico di utenti residenziali. Vengono discussi anche i principi alla base degli algoritmi di clustering più utilizzati, così come le fasi che li precedono, dando maggiore attenzione alla “pulizia dei dati” in quanto la presenza di curve di carico anomale può influenzare i risultati. Il risultato del clustering viene poi discusso utilizzando degli indicatori di validità interni, in base ai quali viene scelto l’algoritmo più adatto da associare a CONDUCTS.