Energy time-series analysis and forecasting using convolution and anchoring methods
Creators: name: Βαφείδης, Αναστάσιος Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Πρόβλεψη ηλεκτρικού φορτίου
Πρόβλεψη χρονοσειρών
Μέθοδος αγκύρωσης
Electric load forecasting
Time-series forecasting
Anchoring method

description: Electricity load forecasting is a crucial task for utility operators to manage demand response programs and design operational planning of generation units. It is a challenging task since electricity load is influenced by several factors such as previous history load, weather variables, social variables, working day or holiday, time of day, and season of the year. In recent literature, several works have been proposed to solve this problem by training Deep Learning (DL) models. DL models are able to learn complex and nonlinear patterns from large-scale data and achieve high performance in various domains. In this dissertation, we propose a new hybrid method for short-term electricity load forecasting that combines the strengths of SCINet and AnIO. SCINet is a neural network architecture for time series forecasting that uses sample convolution and interaction to capture temporal features at multiple resolutions. AnIO is a method that encodes the target load demand as the percentage change over a week prior, and uses the same encoding for the input features, such as the load of the previous day, week and month. By combining these two methods, we aim to create a more robust and accurate model for short-term electricity load forecasting. We compared our proposed method with vanilla SCINet method as the baseline. We used two real-world datasets, the Greek energy dataset and ETTh. We measured the performance mainly using two metrics: mean absolute percentage error (MAPE) and root mean square error (RMSE). We found that our proposed method outperformed the SCINet method in most cases and achieved significant improvement in accuracy and robustness. We also analyzed the impact of different hyperparameters on the performance of our method and provided some insights for future research.
description: Η πρόβλεψη του φορτίου ηλεκτρικής ενέργειας είναι ένα κρίσιμο έργο για τους παρόχους ηλεκτρικής ενέργειας καθώς πρέπει να διαχειριστούν τις διαφορές στη ζήτηση της ηλεκτρικής ενέργειας και να κάνουν τον απαραίτητο σχεδιασμό στις μονάδες παραγωγής. Αυτό αποτελεί μια πρόκληση, δεδομένου ότι το φορτίο ηλεκτρικής ενέργειας επηρεάζεται από διάφορους παράγοντες, όπως το φορτίο των προηγούμενων ημερών, καιρικές μεταβλητές, κοινωνικές μεταβλητές, τύπος ημέρας(εργάσιμη ή αργία), ώρα της ημέρας και την εποχή. Στην πρόσφατη βιβλιογραφία, έχουν προταθεί αρκετές εργασίες για την επίλυση αυτού του προβλήματος που χρησιμοποιούν μοντέλα βαθιάς μάθησης. Τα μοντέλα αυτά είναι σε θέση να μαθαίνουν σύνθετα και μη γραμμικά πρότυπα από δεδομένα μεγάλης κλίμακας και να επιτυγχάνουν υψηλές επιδόσεις σε διάφορους τομείς. Σε αυτή τη διπλωματική, προτάθηκε μια νέα υβριδική μέθοδο για βραχυπρόθεσμη πρόβλεψη φορτίου ηλεκτρικής ενέργειας που συνδυάζει τα πλεονεκτήματα των μεθόδων SCINet και AnIO. Το SCINet είναι μια αρχιτεκτονική νευρωνικών δικτύων για την πρόβλεψη χρονοσειρών που χρησιμοποιεί τη συνέλιξη δειγμάτων και την αλληλεπίδραση για την καταγραφή των διάφορων χαρακτηριστικών σε πολλαπλές κλίμακες. Το AnIO είναι μια μέθοδος που κωδικοποιεί τη ζήτηση ηλεκτρικού φορτίου-στόχου ως ποσοστιαία μεταβολή σε σχέση με μια εβδομάδα πριν και χρησιμοποιεί την ίδια κωδικοποίηση για τα χαρακτηριστικά εισόδου, όπως το φορτίο της προηγούμενης ημέρας, εβδομάδας και μήνα. Συνδυάζοντας αυτές τις δύο μεθόδους, δημιουργήθηκε ένα πιο αξιόπιστο μοντέλο για τη βραχυπρόθεσμη πρόβλεψη του φορτίου ηλεκτρικής ενέργειας. Συγκρίθηκε η προτεινόμενη μέθοδος με τη απλή μέθοδο SCINet. Χρησιμοποιήθηκαν δύο πραγματικά δεδομένα χρονοσειρών, τα Ελληνικά ηλεκτρικά δεδομένα και τα δεδομένα ETTh. Οι επιδόσεις μετρήθηκαν κυρίως χρησιμοποιώντας δύο μετρικές: το μέσο απόλυτο ποσοστιαίο σφάλμα (MAPE) και το μέσο τετραγωνικό σφάλμα (RMSE). Διαπιστώθηκε ότι η προτεινόμενη μέθοδος υπερείχε από την μέθοδο SCINet στις περισσότερες περιπτώσεις και πέτυχε σημαντική βελτίωση στην ακρίβεια. Αναλύθηκε επίσης ο αντίκτυπος των διαφόρων υπερπαραμέτρων στην απόδοση της μεθόδου μας και παραθέθηκαν κάποιες ιδέες για μελλοντική έρευνα.