Τεχνικές Μηχανικής Μάθησης για Βραχυπρόθεσμη Πρόβλεψη Φορτίου Ηλεκτρικής Ενέργειας
Creators: name: Κουρουπέτρογλου, Πραξιτέλης-Νικόλαος Πέτρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2017
Subjects: Μηχανική Μάθηση
Μάθηση με Επίβλεψη
Πρόβλεψη
Παλινδρόμηση
Machine Learning
Supervised Learning
Forecasting
Regression

description: Η οικονομική ανάπτυξη του σύγχρονου κόσμου εξαρτάται άμεσα από τη διαθεσιμότητα ηλεκτρικής ενέργειας, ιδιαίτερα επειδή οι περισσότερες κοινωνίες, οι βιομηχανίες και οι οικονομίες Εξαρτώνται σχεδόν εξ ολοκλήρου από τη χρήση της. Η διαθεσιμότητα μιας πηγής συνεχούς, φτηνής και αξιόπιστης ενέργειας έχει πρωταρχική οικονομική σημασία. Η πρόβλεψη του ηλεκτρικού φορτίου είναι ένα σημαντικό εργαλείο που χρησιμοποιείται για να εξασφαλίσει ότι η ενέργεια που παρέχεται από επιχειρήσεις κοινής ωφελείας ικανοποιεί τις ανάγκες των καταναλωτών. Για το σκοπό αυτό, απαιτείται προσωπικό εξειδικευμένο προσωπικό για να ασκεί αυτή την εξειδικευμένη λειτουργία. Η πρόβλεψη φορτίου ορίζεται πάντα ως βασικά η επιστήμη ή η τέχνη της πρόβλεψης του μελλοντικού φορτίου σε ένα δεδομένο σύστημα για μια καθορισμένη χρονική περίοδο. Αυτές οι προβλέψεις μπορεί να είναι μόνο για ένα κλάσμα μιας ώρας μπροστά για επιχειρησιακούς σκοπούς, ή μέχρι 20 χρόνια στο μέλλον για σκοπούς προγραμματισμού.Σκοπός αυτής της διπλωματικής εργασίας είναι η δημιουργία μοντέλων με ακρίβεια πρόβλεψης της βραχυπρόθεσμης πρόβλεψης της ζήτησης ηλεκτρικού φορτίου (έως για 1 μέρα) για το Ελληνικό Ηλεκτρικό Δίκτυο.Τα δεδομένα ηλεκτρικού φορτίου προέρχονται από την ΑΔΜΗΕ που σημαίνουν τα αρχικά της "Ανεξάρτητος Διαχειριστής Ηλεκτρικής Ενέργειας". Μετεωρολογικά δεδομένα αντλήθηκαν από Dark Sky API και για να συγκρίνω τις προβλέψεις της διπλωματικής εργασίας,προβλέψεις από τη ΛΑΓΗΕ που σημαίνει Λειτουργός Αγορά Ηλεκτρικής Ενέργειας. Τα σύνολα δεδομένων αντλήθηκαν από την προέλευσή τους, προεπεξεργάστηκαν, και χρησιμοποιήθηκαν έξι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης. Μετά από τέσσερις διαφορετικούς τύπους πειραμάτων χρησιμοποιήθηκε ο συνδυασμός μοντέλων SVM, XGBoost και Model Trees προκειμένου να ληφθεί σφάλμα πρόβλεψης 2.4% ενώ η ΛΑΓΗΕ δίνει 2.53% σφάλμα πρόβλεψης. Έτσι, τα μοντέλα της συγκεκριμένης διπλωματικής εργασίας βελτιώνουν την απόδοση πρόβλεψης με μείωση του σφάλματος πρόβλεψης κατά +4.74% από την πρόβλεψη της ΛΑΓΗΕ.
description: Economic growth in the modern world, depends directly on the availability of electric energy, especially because most societies, industries, and economies depend almost entirely on its use. The availability of a source of continuous, cheap, and reliable energy is of foremost economic importance. Electric load forecasting is an important tool used to ensure that the energy supplied by utilities meets the consumers needs. To this end, a staff of trained personnel is needed to carry out this specialized function. Load forecasting is always defined as basically the science or art of predicting the future load on a given system, for a specified period of time ahead. These predictions may be just for a fraction of an hour ahead for operation purposes, or as much as 20 years into the future for planning purposes. The purpose of this master thesis is to create accurate machine learning models for short-term electric load demand forecasting in short-term horizon (for 1 day ahead) for the Greek Electric Network Grid. The load data that the Thesis uses originates from IPTO which stands for Independent Power Transmission Operator. Meteorological Features taken from Dark Sky API. To compare the Thesis predictions to the system predictions, next day current load predictions from OoEM which stands for Operator of Electricity Market in Greece were used. The datasets were downloaded from its origins, preprocessed, cleaned and six machine learning algorithms was used. After four different types of experiments, the combination of SVM, XGBoost and Model Trees models was used in order to get 2.4% prediction error and on the other hand OoEM gives 2.53% prediction error. Hence the Thesis models improve the prediction performance by reducing the prediction error by +4.74% than the OoEM’s predictions.