Ανάπτυξη επιβλεπόμενων και μη επιβλεπόμενων μεθόδων μηχανικής μάθησης για την μοντελοποίηση χρονικά εξελισσόμενων συστημάτων με εφαρμογές σε έξυπνα ηλεκτρικά δίκτυα
Authors: Γιαμαρέλος Νικόλαος 
Published: October 2023

Η παρούσα διδακτορική διατριβή (Δ.Δ.) άπτεται της μελέτης των χρονικά εξελισσόμενων συστημάτων με σκοπό την ανάπτυξη μεθοδολογιών για την μοντελοποίησή τους και κατ’ επέκταση την χρήση τους στο πρόβλημα της πρόβλεψης της κατανάλωσης του ηλεκτρικού φορτίου από υποσταθμούς μέσης και υψηλής τάσης. Η λειτουργία τους βασίζεται στην αλγοριθμική προσαρμογή της σχέσης που περιγράφει την είσοδο και την έξοδο των δεδομένων αυτών σε μορφή χρονικών ακολουθιών ή χρονοσειρών. Βασικός σκοπός της διδακτορικής διατριβής είναι να προτείνει και να διερευνήσει την εφαρμογή νέων μεθόδων μηχανικής μάθησης με και χωρίς επίβλεψη για την πρόβλεψη χαρακτηριστικών από χρονοσειρές. Κατά συνέπεια, ένα σημαντικό τμήμα του θεωρητικού μέρους της εργασίας καταλαμβάνει η ανάλυση χρονοσειρών ως εργαλείο της μοντελοποίησης χρονικά εξελισσόμενων συστημάτων και η μελέτη της πρόβλεψης χρονοσειρών. Στη συνέχεια διεξάγεται μια ενδελεχής βιβλιογραφική ανασκόπηση σχετικά με τις μεθόδους που έχουν προταθεί για την πρόβλεψη του ηλεκτρικού φορτίου. Μέσα από αυτή αναδεικνύονται συγκεκριμένα ερευνητικά κενά που προκύπτουν κατά την διερεύνηση του ανωτέρω προβλήματος. Αρχικά, παρατηρείται ότι παρά το γεγονός ότι ένας μεγάλος αριθμός μεθοδολογιών μηχανικής μάθησης (Μ.Μ.) έχει προταθεί για την πρόβλεψη του ηλεκτρικού φορτίου, εντούτοις καμία από αυτές δεν δύναται να υπερέχει όλων των υπολοίπων. Αυτό οφείλεται κυρίως στη ύπαρξη μη γραμμικότητας και τις διαφορετικές στοχαστικές ιδιότητες που χαρακτηρίζουν τις χρονοσειρές κατανάλωσης του ηλεκτρικού φορτίου. Ένας επιπλέον παράγοντας που επιδεινώνει τα χαρακτηριστικά αυτά προέρχεται από το νέο μοντέλο δικτύου που επιβάλλει η μετάβαση από τα συμβατικά στα λεγόμενα έξυπνα δίκτυα (smart grids). Σαν αποτέλεσμα, το περιβάλλον του έξυπνου δικτύου εισάγει την αμφίδρομη ροή ισχύος ανάμεσα στους χρήστες και στο δίκτυο κοινής ωφέλειας, με αποτέλεσμα τα δεδομένα του φορτίου να περιέχουν μετρήσεις παραγωγής και κατανάλωσης, και οι χρονοσειρές του μικτού φορτίου όπως ονομάζεται, να παρουσιάζουν υψηλή αβεβαιότητα. Κρίνεται λοιπόν αναγκαία, η αναζήτηση πρωτοπόρων και εύρωστων μεθόδων Μ.Μ. ικανών να αντιμετωπίσουν αποτελεσματικά τα προαναφερθέντα φαινόμενα και να επιδείξουν καθολική υπεροχή έναντι άλλων ανταγωνιστικών. Μια ακόμη έλλειψη που εντοπίστηκε ήταν η απουσία ενασχόλησης με την πρόβλεψη του μικτού φορτίου, σε αντίθεση με την εκτεταμένη μελέτη της πρόβλεψης της παραγωγής ή της κατανάλωσης ηλεκτρικής ενέργειας μεμονωμένα. Με βάση τις επισημάνσεις αυτές, προτάθηκε η ανάπτυξη τριών νέων μεθόδων πρόβλεψης. Η πρώτη εξ αυτών βασίζεται στην θεωρία της αραιής αναπαράστασης (sparse representation - SR) και της εκμάθησης λεξικού (dictionary learning), με κύρια πρόταση την ενσωμάτωση των ατόμων και των αντιστοίχων αραιών συντελεστών σε μια ιεραρχική - δενδροειδή δομή. Η ανωτερότητα της προτεινόμενης μεθόδου έγκυται στη χαμηλή της πολυπλοκότητα και στην εγγενή της ικανότητα να αναπαριστά αποδοτικά τα μη γραμμικά χαρακτηριστικά του μικτού φορτίου, παραμένοντας ανθεκτική σε φαινόμενα υπερπροσαρμογής. Η επόμενη μεθοδολογία που προτείνεται αφορά σε ένα ανσάμπλ μοντέλο το οποίο εκπαιδεύεται από διάφορες μεθόδους Μ.Μ. Συγκεκριμένα συνδυάζονται τεχνικές από: τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (Τ.Ν.Δ), γραμμική παλινδρόμηση (ΓΠ), παλινδρόμηση με χρήση διανυσμάτων υποστήριξης (support vector regression – SVR), τυχαία δάση (random forests – RF) και αραιή αναπαράσταση. Οι τελικές τιμές πρόβλεψης υπολογίζονται με τη βοήθεια ενός online μηχανισμού απόφασης που βασίζεται στη στάθμιση των υπο-μοντέλων σύμφωνα με την πρότερη απόδοσή τους. Το σύνολο των προτεινόμενων μεθοδολογιών πρόβλεψης ολοκληρώνεται με ένα μοντέλο νευρωνικών δικτύων Γράφων (Graph neural networks - GNN), το οποίο ενισχύεται με τις ιδιότητες των Γράφων ορατότητας (Visibility graphs). Σύμφωνα με την προσσέγγιση αυτή, η οποία αποκαλείται νευρωνικό δίκτυο Γράφων ορατότητας (Visibility graph neural network - VGNN), οι χρονοσειρές του μικτού φορτίου μετασχηματίζονται σε ένα μη κατευθυντικό Γράφο χρησιμοποιώντας το κριτήριο της φυσικής ορατότητας μεταξύ των κόμβων ενός Γράφου και στη συνέχεια χρησιμοποιείται ένας πίνακας γειτνίασης για την εκπαίδευση ενός GNN. Επόμενο βήμα αποτέλεσε η αξιολόγηση των προτεινόμενων μεθόδων. Το πεδίο εφαρμογής για την πειραματική δοκιμή τους αντλείται από τον τομέα των έξυπνων δικτύων (smart grids). Συγκεκριμένα, προτάθηκε η πρόβλεψη του μικτού ηλεκτρικού φορτίου με χρήση πραγματικών δεδομένων από υποσταθμό (Υ/Σ) υψηλής και μέσης τάσης (ΥΤ/ΜΤ). Ύστερα από την αναλυτική εισαγωγή στα έξυπνα δίκτυα και την ουσιώδη συμβολή τους στην πρόβλεψη του φορτίου και κατ’ επέκταση στην αποδοτική λειτουργία τους, ακολουθεί η περιγραφή του πειραματικού πρωτοκόλλου των προαναφερθέντων προσομοιώσεων. Σύμφωνα με τα παραγόμενα αποτελέσματα οι προτεινόμενες μεθοδολογίες Μ.Μ. καταφέρνουν να παρέχουν αξιόπιστες, εύρωστες και ακριβείς προβλέψεις για περιπτώσεις διαφορετικών χρονικών οριζόντων πρόβλεψης που κυμαίνονται από 15 λεπτά έως 24 ώρες αλλά και διαφορετικών σεναρίων εκτέλεσης που αφορούν δεδομένα τα οποία εκτείνονται σε περιόδους ιδιότυπων μοτίβων κατανάλωσης.