Πρόβλεψη κατανάλωσης ενέργειας με χρήση μεθόδων μηχανικής μάθησης
Creators: name: Αβέρης, Γεώργιος Παναγιώτη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Πρόβλεψη κατανάλωσης ενέργειας
Μηχανική μάθηση
Τεχνητά νευρωνικά δίκτυα
Energy consumption forecasting
Machine learning
Artificial neural networks

description: Τις τελευταίες δεκαετίες, η κατανάλωση ενέργειας έχει αυξηθεί με ραγδαίο ρυθμό, μια αύξηση που συμβαδίζει τόσο με την αύξηση του πληθυσμού, όσο και με τη γενικότερη βελτίωση του βιοτικού επιπέδου. Η αποτελεσματική διαχείριση ενέργειας έχει μελετηθεί αρκετά από ακαδημαϊκούς και την αγορά, προκειμένου να προσδιορίσει και να προβλέψει την κατανάλωση ενέργειας, ώστε να βελτιστοποιήσει και να επεκτείνει την υποδομή του υπάρχοντος δικτύου, να ενσωματώσει τις νέες πηγές ενέργειας και να καλύψει με επάρκεια τις ανάγκες των καταναλωτών. Η σταθερή άνοδος των μεθόδων μηχανικής μάθησης των τελευταίων ετών παρέχει πλέον νέες προοπτικές στην καλύτερη και ταχύτερη πρόβλεψη της μελλοντικής κατανάλωσης ενέργειας. Οι μέθοδοι που χρησιμοποιούνται κυμαίνονται από γραμμικούς αλγόριθμους, όπως Δέντρα Αποφάσεων και Μηχανές Υποστήριξης Διανύσματος έως και Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα. Στην παρούσα εργασία, κατασκευάστηκαν μοντέλα μηχανικής μάθησης για την βραχυπρόθεσμη πρόβλεψη κατανάλωσης ενέργειας σε τέσσερεις κλάδους επιχειρήσεων και φορέων, που χρησιμοποιούν την ενέργεια για διαφορετικούς σκοπούς, όπως θέρμανση, κλιματισμό ή τεχνολογική χρήση. Τα δεδομένα εισόδου είναι σε μορφή χρονοσειράς, όπου η κατανάλωση καταγράφεται σε χρονική περίοδο μιας ώρας. Οι τέσσερεις χρονοσειρές είχαν διαφορετικά χαρακτηριστικά, όπως τάση, κυκλικότητα και περιοδικότητα. Τα δεδομένα που χρησιμοποιήθηκαν είναι ωριαία δεδομένα κατανάλωσης φυσικού αερίου, μετεωρολογικά δεδομένα, δεδομένα επίσημων αργιών και οικονομικά δεδομένα. Εξετάστηκαν δύο διαφορετικές μέθοδοι πρόβλεψης, είτε προβλέποντας κατευθείαν το πλήρες πλήθος των μελλοντικών τιμών, είτε χρησιμοποιώντας κάθε μία προβλεφθείσα τιμή για την πρόβλεψη της επόμενης. Οι μετρικές που χρησιμοποιήθηκαν για την εκτίμηση των αποτελεσμάτων ήταν η Mean Absolute Error (MAE), η Root Mean Squared Error (RMSE), η R-τετράγωνο και η Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Τα δεδομένα εκπαίδευσης εφαρμόστηκαν σε γραμμικούς αλγόριθμους, όπως Random Forest, XGBoost και SVM, αλλά και σε Αναδρομικά Νευρωνικά Δίκτυα, όπως Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional LSTM (BiLSTM) και Convolutional Neural Networks (CNN). Τα πειραματικά αποτελέσματα ανέδειξαν ότι τα χαρακτηριστικά των χρονοσειρών επηρεάζουν σημαντικά την ικανότητα πρόβλεψης των μοντέλων και η επιλογή του κατάλληλου αλγορίθμου αλλά και της μετρικής δεν είναι μια τετριμμένη διαδικασία και είναι ανάγκη να υπάρχει προσεκτική και εμπεριστατωμένη αντιμετώπιση κάθε προβλήματος πρόβλεψης χρονοσειρών
description: In recent decades, energy consumption has increased rapidly, mainly due to population growth and the general improvement of living standards. Efficient energy management has been studied extensively by academics and companies alike, in order to identify and predict energy consumption, to optimize and expand existing network infrastructure, to integrate new energy sources and to adequately meet consumer needs. The steady rise of machine learning methods in recent years provides new prospects on better and faster forecasting of future energy consumption. The methods range from linear algorithms, such as Decision Trees and Support Vector Machines to Artificial Neural Networks. In this dissertation, machine learning models were constructed for the short-term forecast of energy consumption in four types of companies and institutions, who use energy for various purposes, such as heating, air conditioning or technological use. The input data was in the form of time series, where the consumption is recorded in hourly intervals. The time series had different characteristics, such as trend, seasonality and cyclicity. The final data consisted of hourly consumption data, meteorological data, public holiday data and financial data. Two different forecasting methods were considered, either by directly predicting the full number of future values, or by using each predicted value to predict the next. The metrics used to evaluate the results were Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), R-squared and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The training data was applied to linear algorithms, such as Random Forest, XGBoost and SVM, but also to Recurrent Neural Networks, such as Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional LSTM (BiLSTM) and Convolutional Neural Networks (CNN). The experimental results demonstrated that the time series characteristics significantly affect the prediction ability of the models, so that the selection of the appropriate algorithm and metric is not a trivial process and there is a need for careful and thorough approach of each time series prediction problem