Development of electric load hindcasting for bidding zones in the Nordic synchronous systems and Baltic countries.

The Master Thesis presents the development of a load hindcasting electric curves for the bidding zones of the Nordic countries such as Sweden, Norway, Finland and Denmark and the Baltic countries such as Estonia, Latvia and Lithuania. In particular two methods were analyzed for the purpose of the thesis. The former model was made through the multiple linear regression model (MLR), which served as a starting point for the development of the second model through the use of Gradient Boosting machine learning algorithm. The overall aim of this work was to develop models that give low errors when comparing to hourly load measurements. It is also important that extreme loads and the distribution of the load are adequately captured.

La tesi di laurea presenta lo sviluppo e previsione delle curve di carico elettrico tramite la tecnica del “Load Hindcasting” per le regioni dei paesi nordici come Svezia, Norvegia, Finlandia e Danimarca e dei paesi Baltici come Estonia, Lettonia e Lituania. Il periodo di tempo analizzato è compreso tra 01/01/2013 e il 31/12/2016. In particolare sono stati analizzati due metodi ai fini dello sviluppo tesi. Il primo modello è stato realizzato attraverso il modello di regressione lineare multipla (MLR), che ha funzionato come un punto di partenza per lo sviluppo del secondo modello attraverso l'uso dell’algoritmo Gradient Boosting Machine Learning. L'obiettivo generale di questo lavoro è di sviluppare un modello di carico elettrico che se comparato con quello reale dia errori molto bassi (dell’ordine del 3/5 %) e che abbia la capacità di predire in maniera corretta i carichi di picco del modello.