Renewable Energy Forecasting using Machine Learning Techniques
Creators: name: Παπαϊωάννου, Αλέξιος Αποστόλου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Ανανεώσιμες Πηγές Ενέργειας
Μηχανική Μάθηση
Πρόβλεψη Ενέργειας
Renewable Energy
Machine Learning
Energy Forecasting

description: Solar energy is one of the most promising and environmentally friendly energy sources. Its market share is growing rapidly as there has been an improvement in their technology which has led to an increase in their efficiency and a reduction in production costs. However, the produced solar energy is influenced by unpredictable weather conditions such as solar radiation, total cloud cover, temperature and wind speed. This has a negative impact on the large-scale integration of solar energy into the power grid. Thus, predicting the amount of energy generated by photovoltaic panels is becoming increasingly important. The main objectives of this dissertation are the development and evaluation of forecasting methods to predict photovoltaic power in different time horizons using deep learning methods. Also, this work involves an analysis of the performance of various machine learning approaches, as well as the effects on forecasting caused by changes in model parameters. Specifically, two datasets were used to train and evaluate the deep learning models. The first dataset contains historical weather data and the second includes historical data for solar power production. The datasets are in the form of time series with hourly observations. The experimentation was divided into two general categories based on the length of the prediction, 1 hour and 24 hours ahead. Training data were applied to different deep learning models including Encoder-Decoder LSTM architecture and variations using CNN and Convolutional LSTM layers. Also, a “naïve” clustering based on the time of forecast combining with LSTM based architectures and a clustering method based on K-means combining with LSTM based architectures were applied. Different evaluation metrics are used including the Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), Weighted Mean absolute percentage error (wMAPE) and R2 score. Finally, the conclusions and future works in this area are presented.
description: Η ακριβής πρόβλεψη της παραγόμενης ενέργειας από τα φωτοβολταϊκά πάνελ είναι ιδιαίτερα σημαντική για την ομαλή ενσωμάτωση της στο ηλεκτρικό δίκτυο λόγω της μεγάλης εξάρτησή της από τις καιρικές και περιβαλλοντολογικές συνθήκες. Στόχος αυτής της διατριβής είναι η πρόβλεψη της παραγωγής ηλεκτρικής ενέργειας από ανανεώσιμες πηγές και συγκεκριμένα από την ηλιακή ενέργεια, σε διαφορετικούς χρονικούς ορίζοντες με τη χρήση τεχνικών μηχανικής μάθησης. Δύο σύνολα δεδομένων χρησιμοποιήθηκαν για την εκπαίδευση και την αξιολόγηση των μοντέλων μηχανικής μάθησης. Το πρώτο σύνολο δεδομένων περιέχει ιστορικά δεδομένα καιρού ενώ το δεύτερο περιλαμβάνει ιστορικά δεδομένα της παραγωγή ενέργειας από φωτοβολταϊκά πάνελ. Μετά την προ-επεξεργασία, την εξαγωγή στατιστικών, την προσθήκη και επιλογή των χαρακτηριστικών, ορίστηκαν οι στόχοι για τον χρονικό ορίζοντα των προβλέψεων. Έτσι, επιλέχθηκε οι προβλέψεις να αφορούν την παραγωγή της επόμενης ώρας καθώς και τις επόμενες 24 ώρες. Τα μοντέλα που χρησιμοποιήθηκαν περιλάμβαναν τεχνικές επιβλεπόμενης μάθησης αλλά και τεχνικές που συνδύαζαν τεχνικές επιβλεπόμενης και μη επιβλεπόμενης μάθησης. Συγκεκριμένα δοκιμάστηκαν τεχνικές βαθιάς μάθησης, συμπεριλαμβανομένης της αρχιτεκτονικής Encoder-Decoder LSTM και παραλλαγών της που χρησιμοποιούν CNN και ConvLSTM δίκτυα για το επίπεδο του Encoder. Επίσης, μια «αφελής» ομαδοποίηση με βάση το χρόνο της πρόβλεψης αλλά και μία ομαδοποίηση με βάση το K-means σε συνδυασμό με αρχιτεκτονικές που βασίζονται σε Encoder-Decoder LSTM και παραλλαγών του που αναφέρθηκαν παραπάνω, εφαρμόστηκε. Οι μετρικές που χρησιμοποιήθηκαν για την αξιολόγηση των αποτελεσμάτων κάθε μοντέλου ήταν το Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Weighted Mean Absolute Percentage Error (wMAPE) και Coeffcient of Determination (R2 score). Τα αποτελέσματα αυτής της εργασίας έδειξαν ότι καλύτερη απόδοση τόσο για την πρόβλεψη της επόμενης ώρας αλλά και των επόμενων 24 ωρών είχαν τα μοντέλα που συνδύαζαν τεχνικές ομαδοποίησης και τεχνικές επιβλεπόμενης μάθησης με βελτίωση του RMSE και MAE κατά 35% και 47% έναντι των baseline μοντέλων.