Short-term Load Forecasting with Artificial Neural Networks
Creators: name: Κωνσταντίνου, Αθηνά Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Βραχυπρόθεσμη πρόβλεψη ηλεκτρικού φορτίου
Χρονοσειρές
Νευρωνικά δίκτυα
Short-term Load Forecasting
Time series
Artificial Neural Networks

description: Το αντικείμενο που πραγματεύεται η παρούσα διπλωματική, είναι η βραχυπρόθεσμη πρόβλεψη φορτίου με χρήση νευρωνικών δικτύων. Συγκεκριμένα, θέλουμε να προβλέψουμε την κατανάλωση της ηλεκτρικής ενέργειας για την επόμενη μέρα και σε ωριαία βάση, χρησιμοποιώντας ιστορικά δεδομένα φορτίου, σε συνδυασμό με δεδομένα καιρού και χρονικά δεδομένα. Το γεγονός ότι η ηλεκτρική ενέργεια δεν μπορεί να αποθηκευτεί για να χρησιμοποιηθεί σε δεύτερο χρόνο, οδηγεί στην ανάγκη της άμεσης κατανάλωσης μετά την παραγωγή της. Για αυτόν τον λόγο είναι πολύ χρήσιμο να προβλέψουμε με όσο το δυνατόν μεγαλύτερη ακρίβεια την κατανάλωση για την επόμενη μέρα. Αυτό θα συμβάλει στην καλύτερη οργάνωση της παραγωγής και διανομής της ηλεκτρικής ενέργειας, καθώς και στην μείωση της σπατάλης, κάτι που έχει θετική επιρροή στην οικονομία αλλά και στο περιβάλλον. Επίσης, το γενικότερο πρόβλημα που θέλουμε να λύσουμε είναι η πρόβλεψη των μελλοντικών τιμών μιας χρονοσειράς. Οπότε, πιθανές βελτιώσεις στο αντικείμενο που μελετάμε θα μπορέσουν να συνεισφέρουν και σε άλλους τομείς πρόβλεψης, όπως πρόβλεψη ζήτησης προϊόντων λιανικής, πρόβλεψη τιμής μετοχών, πρόβλεψη καιρού και άλλα. Στην βιβλιογραφία, η πρόβλεψη φορτίου συνδέεται με διαφορετικά είδη δεδομένων. Συναντάμε δεδομένα που αφορούν την συνολική κατανάλωση μιας χώρας ή μιας ευρύτερης περιοχής, την συνολική κατανάλωση ενός κτηρίου, και δεδομένα κατανάλωσης μιας μόνο οικιακής συσκευής. Σε όλες τις περιπτώσεις το βασικό μοντέλο που χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη του φορτίου είναι το LSTM νευρωνικό δίκτυο. Στην εργασία αυτή χρησιμοποιούμε τα δεδομένα που αφορούν την συνολική κατανάλωση ενέργειας της Ισπανίας, μαζί με δεδομένα καιρού από πέντε πόλεις και χρονικά δεδομένα. Υλοποιούμε δυο διαφορετικές αρχιτεκτονικές βασισμένες σε LSTM και προτείνουμε μια μεθοδολογία, η οποία βασίζεται στον αλγόριθμο k−means και στην προσθετική αποσύνθεση χρονοσειράς. Πιο συγκεκριμένα, στο κεφάλαιο 2 περιγράφουμε το θεωρητικό υπόβαθρο που αφορά το πρόβλημα βραχυπρόθεσμης πρόβλεψης φορτίου, αλλά και όλη την θεωρία που χρησιμοποιούμε σε αυτήν την εργασία. Στο κεφάλαιο 3 περιγράφουμε τις τεχνικές που χρησιμοποιούνται τα τελευταία χρόνια για το πρόβλημα αυτό και επικεντρωνόμαστε σε μοντέλα νευρωνικών δικτύων. Αναλύουμε τις επιστημονικές εργασίες που έχουν γίνει γενικότερα σε άξονες όπως: τα χαρακτηριστικά εισόδου, τα μοντέλα και οι αρχιτεκτονικές, η προεπεξεργασία των δεδομένων, οι διαφορετικές τεχνικές εκπαίδευσης, και οι μετρικές αξιολόγησης. Στο τέλος του κεφαλαίου, παρουσιάζουμε κάποιες διαθέσιμες πηγές δεδομένων (φορτίου και καιρού). Στο κεφάλαιο 4 παρουσιάζουμε το σύνολο δεδομένων μας και εξηγούμε τα βήματα της προεπεξεργασίας που εφαρμόσαμε. Περιγράφουμε τα επιπλέον χαρακτηριστικά που δημιουργήσαμε (καιρού, χρόνου, τάσης φορτίου) και την μορφή που έχει η είσοδος στα μοντέλα μας. Επίσης, αναλύουμε την προτεινόμενη μέθοδο που βασίζεται στην ομαδοποίηση και στην αποσύνθεση χρονοσειρών. Στο κεφάλαιο 5 περιγράφουμε την υλοποίηση των δύο αρχιτεκτονικών, οι οποίες διαφέρουν στον τρόπο τροφοδότησης των δεδομένων, τις συγκρίνουμε μεταξύ τους αλλά και με άλλους αλγορίθμους μηχανικής μάθησης. Βελτιστοποιούμε τα μοντέλα μας με χρήση των βιβλιοθηκών Hyperas και Hyperopt και στην συνέχεια εφαρμόζουμε την προτεινόμενη μεθοδολογία σε δυο διαφορετικά σύνολα δεδομένων. Ακόμα, πραγματοποιούμε μια περαιτέρω εξερεύνηση στο σύνολο δεδομένων της Ισπανίας. Τέλος στο κεφάλαιο 6, επισημαίνουμε τα σημαντικότερα αποτελέσματα και προτείνουμε θέματα για μελλοντική έρευνα
description: In this thesis, we investigate the problem of short-term load forecasting using artificial neural networks. It is a critical problem since electricity cannot be stored for long-term use. So, accurate forecasting will lead to proper scheduling and waste reduction. We use a public dataset, which contains weather and load information for Spain. We want to produce the hourly forecasts for the next day, based on historical energy consumption along with weather and time-related data. In this domain, LSTM is a state-of-the-art neural network and it is the main model of the thesis. At first, we set the theory background and study the related work. Next, we provide a review of weather APIs and energy data sources. Subsequently, we analyze the preprocessing of data, and the implementation of two different LSTM architectures. These architectures differ in the way that they receive the input features. In the first architecture, all features are provided at the beginning, while in the second architecture the information is given in two steps. After model selection and experimentation with different cities' weather features, we find out that the first architecture performs better using only the temperature and humidity of Madrid. Also, we compare the two different architectures and it seems that feeding the features in the LSTM model at the beginning (rather than in two steps) leads to better results. Furthermore, we compare LSTM models with linear and ridge regression, support vector regression and decision trees. We use Hyperas and Hyperopt libraries for the optimization of the models. Then, we propose a method based on k-means clustering and additive decomposition. We cluster the 24 hours of the day, exploring patterns that some hours may have. We train a separate model for each cluster, combining their predictions and producing a 24-dimensional output. We implement this method in two different datasets for assessing generalization. Finally, we suggest directions for future research