Publicação
Estudo de modelos de reconstrução de séries temporais de caudal em sistemas de abastecimento de água
| Resumo: | O presente trabalho de mestrado, apresenta um estudo comparativo de técnicas de reconstrução de séries temporais de caudal dos sistemas de abastecimento de água, recorrendo a modelos de previsão. Normalmente, nas séries temporais de caudal dos sistemas de abastecimento de água, são encontrados dados erróneos que devem ser tratados e validados. Estas falhas nos dados, podem ter origem durante o processo de aquisição e/ou serem resultantes de problemas nos sensores que recolhem a informação. A presença destes dados erróneos, nas séries temporais de caudal dos sistemas de abastecimento de água, restringe o seu uso em tarefas de gestão, de operacionalização e monitorização dos sistemas. O processo de validação, identifica os dados anómalos e remove-os da série temporal, originando dados omissos. Estes dados podem ser estimados, recorrendo a modelos de previsão. Com o intuito de reconstruir as séries temporais de caudal de sistemas de abastecimento de água, comparou-se o desempenho e o tempo de computação entre um modelo autorregressivo (ARIMA sazonal), dois modelos de suavização exponencial (Holt Winters e Holt Winters de dupla sazonalidade), um modelo de aprendizagem automática (SVR), um modelo híbrido (abordagem Quevedo) e uma melhoria ao modelo híbrido. O desempenho e o tempo de computação dos modelos foram avaliados considerando três casos de estudo reais, representativos de uma grande percentagem das entidades gestoras portuguesas. Foi considerado, no máximo, um mês e cinco dias de registos históricos com intervalos de 1 hora e 10 minutos, para a previsão de um dia da semana e de um feriado, respetivamente. Na previsão de um dia da semana, com intervalos de 10 minutos entre cada medição, o modelo SVR obteve o melhor desempenho e foi dos modelos mais rápidos a realizar a previsão, à semelhança da abordagem preconizada por Quevedo. Na previsão de um feriado com intervalos de 10 minutos entre cada medição, nenhum modelo conseguiu prever o feriado, apenas abordagem de Quevedo modificada conseguiu aproximar-se dos valores reais de caudal, sendo o mais rápido a obter uma previsão. |
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| Autores principais: | Ascenção, Carlos Ferreira Pinto |
| Assunto: | Caudal Previsão Métodos de reconstrução Séries temporais Sistemas de abastecimento de água Flow rate Forecasting Reconstruction methods Time series Water supply systems |
| Ano: | 2023 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Instituto Politécnico de Setúbal |
| Idioma: | português |
| Origem: | Instituto Politécnico de Setúbal |
| Resumo: | O presente trabalho de mestrado, apresenta um estudo comparativo de técnicas de reconstrução de séries temporais de caudal dos sistemas de abastecimento de água, recorrendo a modelos de previsão. Normalmente, nas séries temporais de caudal dos sistemas de abastecimento de água, são encontrados dados erróneos que devem ser tratados e validados. Estas falhas nos dados, podem ter origem durante o processo de aquisição e/ou serem resultantes de problemas nos sensores que recolhem a informação. A presença destes dados erróneos, nas séries temporais de caudal dos sistemas de abastecimento de água, restringe o seu uso em tarefas de gestão, de operacionalização e monitorização dos sistemas. O processo de validação, identifica os dados anómalos e remove-os da série temporal, originando dados omissos. Estes dados podem ser estimados, recorrendo a modelos de previsão. Com o intuito de reconstruir as séries temporais de caudal de sistemas de abastecimento de água, comparou-se o desempenho e o tempo de computação entre um modelo autorregressivo (ARIMA sazonal), dois modelos de suavização exponencial (Holt Winters e Holt Winters de dupla sazonalidade), um modelo de aprendizagem automática (SVR), um modelo híbrido (abordagem Quevedo) e uma melhoria ao modelo híbrido. O desempenho e o tempo de computação dos modelos foram avaliados considerando três casos de estudo reais, representativos de uma grande percentagem das entidades gestoras portuguesas. Foi considerado, no máximo, um mês e cinco dias de registos históricos com intervalos de 1 hora e 10 minutos, para a previsão de um dia da semana e de um feriado, respetivamente. Na previsão de um dia da semana, com intervalos de 10 minutos entre cada medição, o modelo SVR obteve o melhor desempenho e foi dos modelos mais rápidos a realizar a previsão, à semelhança da abordagem preconizada por Quevedo. Na previsão de um feriado com intervalos de 10 minutos entre cada medição, nenhum modelo conseguiu prever o feriado, apenas abordagem de Quevedo modificada conseguiu aproximar-se dos valores reais de caudal, sendo o mais rápido a obter uma previsão. |
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