Mid-term Load Forecasting from Smart Meter Data
Creators: name: Δογούλης Παντελεήμων Τσαμπίκος Στέφανου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Μηχανική μάθηση
Πρόβλεψη Χρονοσειρών
Ανίχνευση Ανωμαλιών
Machine Learning
Time Series Forecasting
Anomaly Detection

description: Τα τελευταία χρόνια ο κόσμος αντιμετωπίζει μια τεράστια πρόκληση. Η ενεργειακή κρίση επηρεάζει την παγκόσμια οικονομία και οδηγεί σε μεγάλο πληθωρισμό που επιδεινώνει την οικονομία και στο επίπεδο του νοικοκυριού. Επιπλέον, οι συνέπειες της κλιματικής αλλαγής είναι ήδη εμφανείς παγκοσμίως. Αυτές οι συνθήκες δείχνουν ότι η δημιουργία ενός βιώσιμου και ενημερωμένου ενεργειακού συστήματος είναι πλέον υποχρεωτική. Ως εκ τούτου, η πρόβλεψη της μελλοντικής κατανάλωσης ενέργειας είναι ζωτικής σημασίας για τη βελτιστοποίηση στρατηγικών που περιλαμβάνουν σχέδια εξοικονόμησης ενέργειας και είναι ευαίσθητα ως προς το κόστος παραγωγής.Η πρόβλεψη με χρήση μεθόδων Τεχνητής Νοημοσύνης έχει γίνει δημοφιλής καθώς αναπτύσσονται όλο και περισσότεροι νέοι αλγόριθμοι και τεχνικές. Οι ειδικοί και οι επαγγελματίες αναπτύσσουν συστήματα τεχνητής νοημοσύνης στο πλαίσιο της διαχείρισης ενέργειας στο ηλεκτρικό δίκτυο. Ο κύριος στόχος της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η κατασκευή ενός συστήματος βασισμένου στην τεχνητή νοημοσύνη, που θα προβλέπει με ακρίβεια τις μελλοντικές τιμές κατανάλωσης για διαφορετικούς καταναλωτές σε όλη την Ελλάδα. Το σύνολο δεδομένων παρέχεται από τη Δημόσια Επιχείρηση Ηλεκτρισμού (ΔΕΗ) και αποτελείται από χρονοσειρές κατανάλωσης πελατών μέσης τάσης, που συγκεντρώθηκαν μέσω έξυπνων μετρητών. Η διπλωματική εργασία βρίσκεται υπό το πρίσμα ενός ερευνητικού έργου μεταξύ της ΔΕΗ, της Medoid AI και του Τμήματος Πληροφορικής του Αριστοτελείου Πανεπιστημίου Θεσσαλονίκης στον τομέα της μηχανικής μάθησης για την ανάλυση ενεργειακών δεδομένων. Το εξεταζόμενο σενάριο υποθέτει ότι το σύστημα προβλέπει τα επόμενα 5 μελλοντικά χρονικά βήματα της χρονοσειράς κατανάλωσης ενέργειας σε επίπεδο εβδομάδας. Σύμφωνα με αυτές τις προδιαγραφές, υλοποιείται μια εκτεταμένη προεπεξεργασία δεδομένων προκειμένου να ενισχυθεί η πληροφορία στις μεταβλητές εισόδου κάθε μοντέλου. Επιπλέον, χρησιμοποιούνται αλγόριθμοι ομαδοποίησης για τον εντοπισμό χρονοσειρών που παρουσιάζουν ανωμαλίες σημείου.Τέλος, εφαρμόζονται τρεις διαφορετικές στρατηγικές μοντελοποίησης. Βάσει αυτών, χρησιμοποιούνται διάφορα μοντέλα για την πρόβλεψη των μελλοντικών τιμών. Τα μοντέλα κυμαίνονται από κλασικές στατιστικές μεθόδους έως αλγόριθμους παλινδρόμησης πολλαπλών στόχων. Τα αποτελέσματα αξιολογούνται με βάση στατιστικά μέτρα που έχουν προταθεί στη βιβλιογραφία
description: During the last few years, the world has been facing a tremendous challenge. The energy crisis is affecting the global economy and leads the way to a big inflation, which deteriorates the household's economy. On top of that, the consequences of climate change have already been obvious worldwide. These circumstances show that the creation of a sustainable and updated energy system is already mandatory. Hence, forecasting future energy consumption is crucial for optimizing strategies that involve energy saving and cost sensitive plans. Forecasting using Artificial Intelligence (AI) methods, has been popularized as more and more new algorithms and techniques are deployed. Experts and practitioners develop AI systems in the frame of robust energy management over the power grid. The main goal of this diploma thesis is the construction of an AI based system that will accurately predict the future consumption values for different consumers throughout Greece. The dataset is provided by the Public Power Corporation (DEI) and consists of consumption time series of mid-voltage consumers that were collected through Smart Meters. The thesis is under the prism of a research project between PPC, Medoid AI and the School of Informatics of Aristotle University of Thessaloniki in the domain of machine learning for energy data analysis. The examined scenario assumes that the system predicts the next 5 future time steps of the energy consumption series on a weekly level. Under these specifications, extensive data preprocessing is implemented in order to enhance the information in the input variables of each model. Moreover, clustering algorithms are used in order to detect time series that present point anomalies. Finally, three different modeling strategies are implemented. Based on these, various forecasting models are used in order to forecast the future values. The models range from classical statistical methods to multi-target regression algorithms. The results are evaluated based on statistical measures that are proposed in the literature