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previsione dei carichi delle reti di distribuzione AT con tecniche di machine learning = very short term spatial load forecasting for a subtransmission network using machine learning

Enrico Marin

previsione dei carichi delle reti di distribuzione AT con tecniche di machine learning = very short term spatial load forecasting for a subtransmission network using machine learning.

Rel. Ettore Francesco Bompard, Tao Huang, Paolo Cuccia. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Elettrica, 2019

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Abstract:

Sono stati studiati e sviluppati diversi metodi di previsione dei carichi industriali connessi alla rete in alta tensione. I carichi in esame sono connessi ad un'isola di carico situata nell'Italia nord-occidentale. I metodi sono ottenuti tramite l'analisi dei dati di carico relativi ai primi 11 mesi del 2017 e testati durante dicembre dello stesso anno. Considerando sia la bontà dei risultati ottenuti che la complessità dei metodi, è stato scelta la tecnica di previsione più adatta per essere implementata nei sistemi del Transmission System Operator (TSO) Italiano e quindi testata in una macchina di prova funzionante in parallelo ai sistemi di controllo del TSO. Infine, i risultati sono stati confrontati con i corrispettivi valori ottenuti dal metodo di stima attualmente in uso nei sistemi del TSO per determinare qualora il metodo proposto comporti benefici effettivi.

Relators: Ettore Francesco Bompard, Tao Huang, Paolo Cuccia
Academic year: 2018/19
Publication type: Electronic
Number of Pages: 127
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Elettrica
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-28 - ELECTRICAL ENGINEERING
Ente in cotutela: Norges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet (NTNU) (NORVEGIA)
Aziende collaboratrici: TERNA RETE ITALIA SPA
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/10839
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