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Archivio digitale delle tesi discusse presso l'Università di Pisa

Tesi etd-01152020-134042


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
LE, HAI HA
URN
etd-01152020-134042
Titolo
ANALISI E PROGETTAZIONE DI ALGORITMI DI MACHINE LEARNING PER LA PREVISIONE A BREVE TERMINE DEL CARICO ELETTRICO IN ITALIA
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'ENERGIA, DEI SISTEMI, DEL TERRITORIO E DELLE COSTRUZIONI
Corso di studi
INGEGNERIA ELETTRICA
Relatori
relatore Prof. Tucci, Mauro
Parole chiave
  • similar shape algorithms
  • Short-term load forecasting
  • machine learning
Data inizio appello
18/02/2020
Consultabilità
Completa
Riassunto
Applicazione del algoritmo KNN-Regression per la previsione a breve termine del carico elettrico in Italia. Applico lo stesso algoritmo per i dataset diversi. Confronto l'errore del algoritmo con altri metodi. Le caratteristiche che influenzano il carico di un giorno vengono estratte attraverso l'osservazione e l'analisi dei dati di carico dei giorni nel dataset storico. Da queste caratteristiche, applico l'algoritmo “K-nearest neighbor - Regression” (KNN- Regression) per predire il carico del giorno successivo (il giorno A) trovando i giorni nel dataset storico che hanno le stesse caratteristiche del giorno successivo e prendendo il carico di quei giorni nel dataset storico per calcolare una previsione di carico per il giorno successivo. Poi calcolo l'errore tra il carico previsto e il carico effettivo, e poi lo confronto con la previsione di Terna. Anche applico il modello per il carico elettrico in Germania e per il dataset di GME.
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