Πρόβλεψη Αιολικής Ενέργειας με Τεχνικές Βαθιάς Μάθησης
Creators: name: Τοσουνίδης Βασίλειος Θεόδωρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Πρόβλεψη Ενέργειας
Βαθιά Μάθηση
Ανανεώσιμες Πηγές Ενέργειας
Energy Forecasting
Deep Learning
Renewable Energy Sources

description: Η επιστημονική κοινότητα έχει συνειδητοποιήσει ότι οι ενεργειακές ανάγκες θα συνεχίσουν να αυξάνονται ραγδαία, απαιτώντας όλο και περισσότερους πόρους για την κάλυψή τους. Υπήρχαν αρκετοί επιστήμονες που από νωρίς συνειδητοποίησαν την πεπερασμένη φύση αυτών των πόρων και άρχισαν να διερευνούν εναλλακτικές πηγές που θα μπορούσαν στο μέλλον να αντικαταστήσουν πλήρως τα ορυκτά καύσιμα και να οδηγήσουν στην πλήρη απεξάρτηση από μη ανανεώσιμες πηγές. Μετά τη βιομηχανική επανάσταση και γύρω στα τέλη του 20ού αιώνα, έγινε επίσης αντιληπτό ότι ένας ακόμη πολύ σημαντικός παράγοντας για τη μείωση της εξάρτησης από τα ορυκτά καύσιμα ήταν η εκτεταμένη επιβάρυνση που επέφεραν στο περιβάλλον. Αυτό οδήγησε σε μια σειρά συνθηκών και συμφωνιών μεταξύ των βιομηχανικών χωρών του κόσμου, οι οποίες είχαν ως στόχο τη δέσμευση για τη μείωση των ρύπων, ιδίως των εκπομπών διοξειδίου του άνθρακα. Η αιολική ενέργεια, είναι μια από τις πιο διαδεδομένες πηγές ανανεώσιμης ενέργειας και η οποία ταυτόχρονα διατηρεί αρκετά χαμηλό περιβαλλοντικό αποτύπωμα. Συλλέγεται από τις ανεμογεννήτριες, οι οποίες μετατρέπουν την κινητική ενέργεια που παράγεται από την κίνηση των πτερυγίων τους λόγω της ταχύτητας του ανέμου σε ηλεκτρική ενέργεια. Τοποθετούνται συνήθως σε προσεκτικά επιλεγμένες περιοχές με ισχυρούς και τακτικούς ανέμους, οι οποίοι δεν φθάνουν σε υπερβολικές ταχύτητες, και συνήθως εγκαθίστανται πολλές από αυτές, δημιουργώντας τα λεγόμενα αιολικά πάρκα. Ο προβληματισμός που δεν επιτρέπει ακόμη την ευρύτερη διείσδυση των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας στο ενεργειακό μείγμα είναι το γεγονός ότι εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό από τις καιρικές συνθήκες, αλλά και το γεγονός ότι τα μέσα αποθήκευσης που υπάρχουν σήμερα δεν μπορούν να συγκρατήσουν αρκετή περίσσεια ενέργεια για μεγάλα χρονικά διαστήματα. Η ροή ενέργειας από ανανεώσιμες πηγές δεν είναι σταθερή και δεν μπορεί να προγραμματιστεί με βάση έκτακτες ενεργειακές ανάγκες. Αυτή η μεταβλητότητα επηρεάζει επίσης την αγορά ενέργειας, στην οποία πρέπει να διατηρείται ανά πάσα στιγμή η ισορροπία μεταξύ προσφοράς και ζήτησης. Σε αντίθεση με τα εργοστάσια ορυκτών καυσίμων, τα οποία μπορούν να σταματούν και να ξεκινούν ανάλογα με τη ζήτηση ενέργειας, η ηλιακή και η αιολική ενέργεια, για παράδειγμα, οι οποίες μαζί αποτελούν το μεγαλύτερο μερίδιο της αγοράς ανανεώσιμης ενέργειας, δεν μπορούν. Προκειμένου να διατηρηθεί η αξιοπιστία του δικτύου, καθώς και να εξασφαλιστεί η ομαλότερη ενσωμάτωση των ανανεώσιμων πηγών στο ενεργειακό μείγμα, είναι απαραίτητο να χρησιμοποιούνται μέθοδοι για τη δημιουργία προβλέψεων. Στην παρούσα διατριβή, αξιολογούνται διάφορα μοντέλα βαθιάς μάθησης στο έργο της πρόβλεψης της ενέργειας σε διάφορες τιμές ορίζοντα. Τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται συλλέγονται από ανεμογεννήτριες στον ελλαδικό και πορτογαλικό χώρο και περιέχουν επιτόπιες μετρήσεις μετεωρολογικών δεδομένων, καθώς και παραγωγή ισχύος με συχνότητα 10 λεπτών. Τα πειράματα που διεξήχθησαν στην παρούσα διατριβή οδηγούν στην υπόθεση ότι για το συγκεκριμένο έργο, υπάρχουν φθίνουσες αποδόσεις από τη χρήση πιο περίπλοκων μοντέλων βαθιάς μάθησης προκειμένου να παραχθούν προβλέψεις της παραγόμενης ισχύος
description: The scientific community has realized that energy needs will continue to grow rapidly, requiring more and more resources to meet them. There were several people who early on realized the finite nature of these resources and began to explore alternative sources that could in the future completely replace fossil fuels and lead to total independence from non-renewable sources. Following the industrial revolution and around the end of the 20th century, it was also realized that a further very important factor in reducing dependence on fossil fuels was the extensive burden they placed on the environment. This led to a series of treaties and agreements with-among the industrialized nations of the world, which were aimed at committing to reducing pollutants, especially carbon emissions. Wind energy, is one of the most widespread sources of renewable energy, which maintains a fairly low environmental footprint. It is harvested by wind turbines, which convert the kinetic energy generated by the movement of their blades due to the speed of the wind into electrical energy. They are usually placed in carefully selected areas with strong and regular winds, which do not reach excessive speeds, and usually a number of them are installed, creating the so-called wind farms. The concern that does not yet allow for the more extensive penetration of renewable sources into the energy mix is the fact that they are heavily dependent on weather conditions, but also the fact that the means of storage that currently exist cannot hold a lot of excess energy over long periods of time. The flow of energy from renewable sources is not constant and cannot be planned on the basis of current energy needs. This variability also affects the energy market, in which the balance between supply and demand must be maintained at all times. Unlike fossil fuel plants, which can stop and start depending on the demand for energy, solar and wind energy, for example, which together make up the largest share of the renewable energy market, cannot. In order to maintain the reliability of the grid as well as to ensure a smoother integration of renewable sources into the energy mix, it is necessary to use methods to generate forecasts. In this thesis, a number of different deep learning models are evaluated on the task of forecasting a varying number of horizon time-steps. The data used are collected from wind-turbines in the Greek and Portuguese region and contain on-site measurements