Πρόβλεψη φορτίου υποσταθμού Μέσης Τάσης με χρήση αλγορίθμων Μηχανικής Μάθησης
Creators: name: Πασιοπούλου, Ιωάννα Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Πρόβλεψη φορτίου
Αυτοματοποιημένη μηχανική μάθηση
Μηχανική μάθηση
Electric load forecasting
AutoML
Machine learning

description: Η πρόβλεψη της ζήτησης ηλεκτρικής ενέργειας (ΗΕ) έχει ένα ζωτικό ρόλο στον τομέα των Συστημάτων Ηλεκτρικής Ενέργειας (ΣΗΕ) και παρουσιάζει αυξημένο ενδιαφέρον για τους εμπλεκόμενους σε αυτά, καθώς εξασφαλίζει την ομαλή λειτουργία του συστήματος. Από την άλλη, η Μηχανική Μάθηση εξελισσεται με γρήγορους ρυθμούς τα τελευταία χρόνια και εφαρμόζεται σε ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών. Αναπόφευκτα η Μηχανική Μάθηση εφαρμόστηκε στην πρόβλεψη της ηλεκτρικής ζήτησης με πολύ καλά αποτελέσματα. Για την επιτυχημένη εφαρμογή της απαιτείται η ανθρώπινη παρέμβαση καθ’όλη τη διαδικασία, με προαπαιτούμενη την καλή γνώση των διαδικασιών. Με αυτόν τον τρόπο γίνεται αποτρεπτική η εφαρμογή της από ανθρώπους που δεν είναι ειδικοί στη χρήση της και σε συνδυασμό με την αυξανόμενη χρήση της γεννιέται η ανάγκη για χρήση της από μη ειδικούς. Γι’ αυτό το λόγο, η αυτοματοποιημένη Μηχανική Μάθηση έρχεται να καλύψει αυτό το κενό και να προσφέρει τη δυνατότητα ακόμη και σε μη ειδικούς να την εφαρμόσουν. Σε αυτό το πλαίσιο διενεργήθηκε και η παρούσα εργασία, που έχει ως στόχο τη διερεύνηση της απόδοσης της αυτοματοποιημένης μηχανικής μάθησης στο πρόβλημα της πρόβλεψης της ηλεκτρικής ζήτησης. Στα πλαίσια αυτής, δοκιμάστηκαν δύο τεχνικές της για την πρόβλεψη του ηλεκτρικού φορτίου ενός υποσταθμού μέσης τάσης και έγινε αξιολόγηση της απόδοσής της συγκρίνοντας τα αποτελέσματα που εξήχθησαν με την εφαρμογή της με αυτά των κλασικών μεθόδων μηχανικής μάθησης. Φάνηκε ότι η αυτοματοποιημένη μηχανική μάθηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί επιτυχώς σε αυτό το πεδίο. Για τις δοκιμές έγινε χρήση σύγχρονων τεχνολογιών, όπως της βιβλιοθήκης H2O. Τα παραπάνω, σε συνδυασμό με τη βιβλιογραφική έρευνα αποτελούν σημαντική συνεισφορά στο συγκεκριμένο πεδίο
description: Electricity demand forecasting has a vital role in the field of Electricity Systems and is of great interest to those involved, as it ensures the smooth system operation. Additionally, Machine Learning is evolving rapidly through the years and is applied in a wide range of applications. Inevitably, Machine Learning has been applied to electricity demand forecasting, with very good results. Its successful implementation requires human intervention throughout the whole process and a good knowledge of the procedures. In this way, its application is deterrent to people who are not experts. In combination with its increasing use, the need to be used by non-experts arises. For this reason, automated Machine Learning comes to fill this gap and offer the opportunity even to non-specialists to apply it. In this context, the present work has been carried out. It aims to investigate the performance of automated machine learning in the problem of electricity demand forecasting. In this context, automated Machine Learning have been tested in predicting the electric load of a medium voltage substation. Furthermore, their efficiency has been evaluated by comparing the results obtained with its application on a specific dataset with those of the classical machine learning methods on the same dataset. It has been shown that automated Machine Learning could be used successfully in this field. Modern technologies have been used, such as the H2O library. The above, in combination with the bibliographic research, constitute an important contribution in this field.
description: Σε συνεργασία με: Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)