Renewable Energy Forecasting
Creators: name: Τζάλλας, Πέτρος Βασιλείου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Ανανεώσιμες Πηγές Ενέργειας
Μηχανική Μάθηση
Πρόβλεψη Χρονοσειρών
Renewable Energy
Machine Learning
Timeseries Forecasting

description: The energy industry has seen an increased research interest in recent years. Especially in the renewable energy field there is a plethora of study cases since the start of the twenty first century. The great rise of the renewable energy usage, together with their unpredictability due to their dependence on weather conditions, has given birth to the much-needed renewable energy forecasting. Recent studies have shown that machine learning techniques can provide more accurate forecasting results. The objective of this thesis is the forecasting of renewable energy using machine learning and deep learning algorithms. More specifically, this particular case study makes use of two datasets, one for solar energy and one for wind energy, for the purpose of forecasting. The methodologies used are separated into three main categories: the short-term prediction of the generation of the next hour and the prediction of a predetermined forecast horizon in a multi-output approach and a recursive one. The different features that can be used in each approach are also examined, to best represent the determining factors of the renewable energy generation forecasting. These methodologies and features are applied in a plethora of machine learning algorithms, such as Random Forest Regressor, Gradient Boosting Regressor, XGBoost Regressor and Support Vector Regressors, as well as many deep learning networks, using Long Short-Term Memory networks and Convolutional Neural Networks. Furthermore, many evaluation metrics are used in order to achieve a global view of the results. Finally, the results and the conclusions, derived from them are presented
description: Η ενεργειακή βιομηχανία έχει δει ένα αυξημένο ερευνητικό ενδιαφέρον τα τελευταία χρόνια. Ειδικά στον τομέα των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας υπάρχει πληθώρα περιπτώσεων μελέτης από τις αρχές του 21ου αιώνα. Η μεγάλη άνοδος της χρήσης ανανεώσιμων πηγών ενέργειας, σε συνδυασμό με την τυχαιότητας τους λόγω της εξάρτησής τους από τις καιρικές συνθήκες, οδήγησε στην αναγκαιότητα της πρόβλεψης παραγωγής ενέργειας από ανανεώσιμες πηγές ενέργειας. Πρόσφατες μελέτες έχουν δείξει ότι οι τεχνικές μηχανικής μάθησης μπορούν να παρέχουν πιο ακριβή αποτελέσματα πρόβλεψης. Ο στόχος αυτής της διπλωματικής εργασίας είναι η πρόβλεψη παραγωγής ενέργειας από ΑΠΕ με τη χρήση μηχανικής μάθησης και αλγορίθμων βαθιάς μάθησης. Πιο συγκεκριμένα, χρησιμοποιήθηκαν δύο σύνολα δεδομένων, ένα για την ηλιακή ενέργεια και ένα για την αιολική ενέργεια, με σκοπό την πρόβλεψη. Οι μεθοδολογίες που χρησιμοποιούνται χωρίζονται σε τρεις κύριες κατηγορίες: τη βραχυπρόθεσμη πρόβλεψη της παραγωγής ενέργειας της επόμενης ώρας, την πρόβλεψη ενός προκαθορισμένου ορίζοντα πρόβλεψης με μια προσέγγιση πολλαπλών εξόδων και μια αναδρομική. Εξετάζονται επίσης τα διάφορα χαρακτηριστικά που μπορούν να χρησιμοποιηθούν σε κάθε προσέγγιση, ώστε να αντιπροσωπεύουν καλύτερα τους καθοριστικούς παράγοντες της πρόβλεψης παραγωγής ανανεώσιμων πηγών ενέργειας. Αυτές οι μεθοδολογίες και τα χαρακτηριστικά εφαρμόζονται σε μια πληθώρα αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, όπως το Random Forest Regressor, το Gradient Boosting Regressor, το XGBoost Regressor και το Support Vector Regressors, καθώς και σε πολλά δίκτυα βαθιάς μάθησης, δίκτυα Long-Short Term Memory και Convolutional Neural Networks . Επιπλέον, χρησιμοποιούνται πολλές μετρικές αξιολόγησης για να επιτευχθεί μια συνολική εικόνα των αποτελεσμάτων. Τέλος, παρουσιάζονται τα αποτελέσματα και τα συμπεράσματα που προκύπτουν από αυτά