UTILIZZO DI RETI NEURALI PER LA PREVISIONE DELLA POTENZA ELETTRICA ASSORBITA DA UTILIZZATORI DI MEDIA E BASSA TENSIONE

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Nel settore del mercato dell’energia elettrica, il controllo e la previsione della potenza impegnata sono degli strumenti importanti per aumentare le possibilità di risparmio di risorse da parte degli utenti. Nel presente lavoro è stato quindi posto l’obiettivo di sviluppare dei metodi di previsione della potenza elettrica assorbita da una utenza utilizzando le reti neurali e adottando due tipi diversi di applicazione. Nel primo la rete viene usata con la logica del pattern recognition, nel secondo ne viene invece sfruttata la capacità di estrapolazione. Come modello matematico per la descrizione dei neuroni sono state utilizzate le radial basis function (RBF), con un allenamento della rete di tipo supervisionato. I due metodi sono stati provati applicandoli al carico costituito dalla facoltà di Ingegneria di Pisa, esempio di utilizzatori di media tensione, e al carico costituito dall’Hotel S. Francesco, esempio di utilizzatore di bassa tensione. Parallelamente sono stati studiati altri due tipi di sistemi di previsione di tipo statistico, ovvero che restituiscono una stima della futura potenza assorbita dalle utenze servendosi solamente e manipolando opportunamente i campioni noti della stessa. Anche in questo caso i due metodi sono stati applicati per prevedere la potenza assorbita dai carichi suddetti. Infine sono stati studiati i risultati ottenuti nell’utilizzo dei quattro sistemi di previsione e ne sono state confrontate le prestazioni. Tutto il software necessario per la gestione e l’applicazione dei suddetti metodi è stato scritto in ambiente Matlab.