Seasonal components estimation for the long-term forecasting of the Italian electric load.

Recently, the analysis of several years of electric load data showed that there is a strong periodic component that can be exploited for prediction by using a proper model of the so called potential load, which is the log-transformed and detrended load. A possible approach for the potential term is that of a function dened on a torus(for daily prediction) or hyper-torus (for intra-day prediction). However, from a computation viewpoint, it can be very inecient because of the presence of matrix computations required by least squares parameter estimation. For these reasons, it would be useful to exploit orthogonality property of sinusoidal functions in order to reduce computations resorting to FFT-based techniques. Moreover, since a lot of data are not observable, it is necessary to use superresolution techniques in order to reconstruct the complete signal.

Stima delle componenti stagionali per la predizione a lungo termine del carico elettrico Italiano. Recentemente, le analisi di molti anni di carico elettrico hanno mostrato che c'è una forte componente periodica che può essere sfruttata per la predizione utilizzando un modello apposito del cosiddetto carico potenziale, che è il carico trasformato logaritmicamente e detrendizzato. Un possibile approccio per il termine potenziale è quello di una funzione definita su un toro (per le predizioni giornaliere) o su un iper-toro (per le predizioni infra-giornaliere). Tuttavia, da un punto di vista computazionale, può essere molto inefficiente per via della presenza dei calcoli matriciali richiesti dalla stima ai minimi quadrati. Per queste ragioni, potrebbe essere utile sfruttare le proprietà di ortogonalità delle funzioni sinusoidali al fine di ridurre i calcoli sfruttando tecniche basate su FFT. Inoltre, dal momento che molti dati non sono osservabili, è necessario utilizzare tecniche di superresolution per poter ricostruire il segnale completo.