Απόκριση ζήτησης ηλεκτρικής ενέργειας σε οικιακούς καταναλωτές με χρήση τεχνικών μηχανικής μάθησης σε δεδομένων ηλεκτρικής κατανάλωσης χαμηλής δειγματοληψίας (Smart Meter data)
Creators: name: Τσακίρης, Γεώργιος Αθανασίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Απόκριση της Zήτησης
Δυναμική Τιμολόγηση
Τιμολόγηση Χρόνου Χρήσης
Οικιακή Κατανάλωση Ενέργειας
Ασαφής Ομαδοποίηση
Μη Επιβλεπόμενη Μηχανική Μάθηση
Demand Response
Dymapic Tariffs
Time-Of-Use pricing
Residential Energy Consumption
Fuzzy Clustering
Unsupervised Machine Learning

description: Η παρούσα διπλωματική διερευνά την περίπλοκη δυναμική της απόκρισης της ζήτησης στα συστήματα ηλεκτρικής ενέργειας, με στόχο την ενίσχυση της αποτελεσματικότητας και της σταθερότητας της αγοράς ενέργειας. Η έρευνα ξεκινά με μια περιεκτική εισαγωγή στις δομές διαχείρισης της ζήτησης και στα κρίσιμα στοιχεία της απόκρισης της ζήτησης, συμπεριλαμβανομένου του σχεδιασμού των συμμετεχόντων, της εξισορρόπησης της αγοράς ενέργειας, της ταξινόμησης των προγραμμάτων και των προκλήσεων, με ιδιαίτερη έμφαση στις εφαρμογές των ευρωπαϊκών χωρών. Έπειτα ακολουθεί μια διεξοδική βιβλιογραφική ανασκόπηση, η οποία διερευνά την ευελιξία της ζήτησης σε διάφορους τομείς. Εμβαθύνει επίσης στην ελαστικότητα της ζήτησης και στη μοντελοποίηση των προτύπων απόκρισης της ζήτησης με τη χρήση προηγμένων τεχνικών μηχανικής μάθησης, όπως ARIMA, Random Forest, Support Vector Machines, k-Nearest Neighbors, Artificial Neural Networks, clustering και fuzzy logic. Η ανασκόπηση υπογραμμίζει τη σημασία της ακριβούς πρόβλεψης φορτίου για την εφαρμογή αποτελεσματικών στρατηγικών απόκρισης της ζήτησης. Στη συνέχεια, η διπλωματική εργασία περιγράφει λεπτομερώς τα σύνολα δεδομένων που χρησιμοποιήθηκαν, δίνοντας ιδιαίτερη έμφαση στο σύνολο δεδομένων Low Carbon London, το οποίο περιλαμβάνει εκτεταμένη κατανάλωση ηλεκτρικής ενέργειας, μετεωρολογικά και κοινωνικοοικονομικά δεδομένα. Το σύνολο δεδομένων χρησιμεύει ως βάση για την επακόλουθη ταξινόμηση των καταναλωτών, η οποία περιλαμβάνει την προεπεξεργασία των δεδομένων, τη δημιουργία χαρακτηριστικών και την αντιμετώπιση της ανισότητας των τάξεων. Η διαδικασία ταξινόμησης είναι απαραίτητη για την κατανόηση της συμπεριφοράς των καταναλωτών και την ανάλογη προσαρμογή των προγραμμάτων απόκρισης της ζήτησης. Ο σχεδιασμός δυναμικών τιμολογήσεων αποτελεί κρίσιμο στοιχείο της παρούσας μελέτη. Διάφοροι αλγόριθμοι μάθησης χωρίς επίβλεψη, συμπεριλαμβανομένων των Heuristic Thresholding, K-Means και Fuzzy C-Means, αξιολογήθηκαν ως προς την αποτελεσματικότητά τους στη δημιουργία δυναμικών τιμολογήσεων. Η έρευνα έδωσε ιδιαίτερη έμφαση στον Fuzzy C-Means για την ικανότητά του να επεξηγεί την ομαδοποίηση μέσω της συνάρτησης συμμετοχής. Η διπλωματική εργασία ολοκληρώνεται με μια σύνοψη των ευρημάτων και των επιπτώσεών τους στα προγράμματα απόκρισης της ζήτησης. Η ολοκληρωμένη προσέγγιση που ακολουθήθηκε στην παρούσα έρευνα παρέχει πολύτιμες γνώσεις και μεθοδολογίες για την ενίσχυση της αποδοτικότητας και της αξιοπιστίας των συστημάτων ηλεκτρικής ενέργειας μέσω προηγμένων στρατηγικών διαχείρισης της απόκρισης της ζήτησης.
description: This thesis investigates the intricate dynamics of demand response within power systems, aiming to enhance energy market efficiency and stability. The research begins with a comprehensive introduction to demand management structures and the critical components of demand response, including participant design, energy market balancing, program classification, and challenges, with a specific focus on European applications. A thorough literature review follows, exploring the flexibility of demand across various sectors. It also delves into demand elasticity and the modeling of DR patterns using advanced machine learning techniques such as ARIMA, Random Forest, Support Vector Machines, k-Nearest Neighbors, Artificial Neural Networks, clustering, and fuzzy logic. The review highlights the importance of accurate load forecasting in the implementation of effective demand response strategies. The thesis then details the datasets utilized, particularly emphasizing the Low Carbon London dataset, which includes extensive electricity consumption, weather, and socioeconomic data. This dataset serves as the foundation for the subsequent classification of consumers, which involves preprocessing data, feature creation, and addressing class inequality. The classification process is essential for understanding consumer behavior and tailoring demand response programs accordingly. The design of dynamic tariffs is another critical component of this study. Various unsupervised learning algorithms, including Heuristic Thresholding, K-Means, and Fuzzy C-Means, are evaluated for their effectiveness in creating dynamic tariffs. The research placed particular emphasis on Fuzzy C-Means for its ability to explain clustering through the membership function. The thesis concludes with a summary of the findings and their implications for demand response programs. The comprehensive approach taken in this research provides valuable insights and methodologies for enhancing the efficiency and reliability of power systems through advanced demand response management strategies.