Previsão de carga em redes de mapas acoplados

Abstract

Resumo: As previsões de carga são foco de interesse por parte das operadoras e concessionárias de energia elétrica, pois com base nessas projeções é feita a tomada de decisões no âmbito de planejamento, operação e controle de sistemas de potência, ressaltando sua importância econômica. Ao longo dos anos, diversos métodos foram aplicados ao problema de previsão, alguns inclusive utilizando variáveis externas que influenciam indiretamente nas cargas, porém normalmente não considerando a topologia do sistema. Para unir a previsão por barramento às características da rede elétrica podem-se aplicar conceitos de sistemas dinâmicos como a modelagem por redes de mapas acoplados, um modelo que abrange sistemas espacialmente extensos que possuam dinâmica no tempo e espaço. Ao se modelar um sistema de potência por esta técnica são adicionadas variáveis que especificam características da rede, tais como conexões entre as barras e impedâncias das linhas, teoricamente tornando a previsão de carga elétrica mais precisa que os modelos atuais. Pelo fato de considerar a influência de elementos da rede, para a aplicação da técnica, não é necessário um vasto histórico para a realização das previsões. Uma dinâmica local e superficial do problema é detectada com apenas um instantâneo do sistema, o qual representa um atraso de tempo. Os resultados são comparados com um modelo de regressão linear. Os valores de erro obtidos sugerem que com pouco histórico disponível o método proposto possui um desempenho adequado, porém com a vantagem de realizar um passo da previsão de demanda para todas as barras de um dado sistema em apenas uma iteração, independente do número de barramentos considerados.

Abstract: The operators and power utilities have shown interest in load forecasting, to use its projections as basis for decision-making within planning, operation and power systems control. Over the years, several methods were applied to forecasting problem, some even using extra variables that influence load indirectly, but usually without considering the system topology. The characteristics of power grid can be added to load forecast by applying dynamical systems concepts, such as coupled map lattices, a model which includes spatially extended systems that have time and space dynamic. When modeling a power system by this technique, are added to the problem variables that specify network characteristics, such as connections between buses and lines impedances, possibly making the load forecasting more accurate than current models. For this technique application is not necessary a long data history. The problem local dynamics is detected only with one delay. The results are compared with a linear regression model. The error values obtained suggest that the proposed method has an adequate performance when are available just a few historical data. Compared to other models has the advantage of solving the whole system in one iteration, regardless the system size.