Publicação em atas de evento científico
Short-term load forecasting using time series clustering
Ana Alexandra A. F. Martins (Martins, A. A. A. F.); João Lagarto (Lagarto, J.); H. Canacsinh (Canacsinh, H. ); F. Reis (Reis, F.); Margarida G. M. S. Cardoso (Cardoso, M. G. M. S.);
Digital Proceedings of 16th SDEWES conference
Ano
2021
Língua
Inglês
País
Croácia
Mais Informação
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Abstract/Resumo
Short-term load forecasting plays a major role in energy planning, its accuracy having a direct impact on the way the power system is operated and managed specifically for an operational planning timeframe. We propose a new Clustering-based Similar Pattern Forecasting algorithm (CSPF) for short-term load forecasting. It resorts to a clustering algorithm to identify load patterns using a combination of distance measures to capture differences between time series trends, values, cyclical, and autocorrelation behaviours. The day-ahead load forecasting is then obtained based on a selection of sequences of days that exhibit similar load patterns and similar temperature patterns. We apply the algorithm to provide the aggregated national load forecast of Portugal for the day ahead with a discretization of 15-minutes. The forecasting results, referring to one year, exhibit a better performance - evaluated by RMSE, MAE and MAPE - when compared to the alternative Pattern Sequence-based Forecasting (PSF).
Agradecimentos/Acknowledgements
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Palavras-chave
Registos Associados

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Com o objetivo de aumentar a investigação direcionada para o cumprimento dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável para 2030 das Nações Unidas, é disponibilizada no Ciência-IUL a possibilidade de associação, quando aplicável, dos artigos científicos aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Estes são os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável identificados pelo(s) autor(es) para esta publicação. Para uma informação detalhada dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável, clique aqui.