Short-term Renewable Energy Forecasting
Creators: name: Βαρθολομαίος, Αργύριος Σίμου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Ανανεώσιμες Πηγές Ενέργειας
Πρόβλεψη αιολικής ενέργειας
Πρόβλεψη ηλιακής ενέργειας
Renewable Energy
Wind energy forecasting
Solar energy forecasting

description: Τα τελευταία χρόνια, ο Ελληνικός ενεργειακός τομέας διέρχεται ένα στάδιο αναδιάρθρωσης. Έχοντας επιτύχει την απελευθέρωση της αγοράς ενέργειας, η Ελλάδα, προσβλέπει τώρα στην ανάπτυξη και λειτουργία ανταγωνιστικών και οικονομικά βιώσιμων αγορών ενέργειας, μέσω της ένταξης στην ενοποιημένη Ευρωπαϊκή αγορά ενέργειας. Αυτή η αλλαγή υπαγορεύεται από διεθνείς οδηγίες που ενθαρρύνουν την αυξημένη διείσδυση των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας (ΑΠΕ) στο ενεργειακό τοπίο. Η πρόβλεψη των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας μπορεί να βοηθήσει στην αφομοίωση αυτών των ασταθών πηγών ενέργειας, καθώς προσφέρει μεγαλύτερη αξιοπιστία και μειωμένο λειτουργικό κόστος για το ενεργειακό πλέγμα. Ειδικά, τα συστήματα πρόβλεψης υψηλής ακρίβειας, που λειτουργούν σε πολλαπλούς ορίζοντες πρόβλεψης υποβοηθούν την αποστολή φορτίου, τη δέσμευση ενέργειας, τις αποφάσεις ανταλλαγής ενέργειας και τον προγραμματισμό της συντήρησης του δικτύου. Στα πλαίσια της παρούσας διπλωματικής εργασίας παρουσιάζεται ένα σύστημα που μπορεί να προβλέψει αξιόπιστα την παραγωγή ηλιακής και αιολικής ενέργειας στην Ελλάδα, για βραχυπρόθεσμες προβλέψεις. Το προτεινόμενο σύστημα έχει σχεδιαστεί με ορισμένους περιορισμούς σχετικά με τη διαθεσιμότητα δεδομένων. Συγκεκριμένα, το εξεταζόμενο σενάριο προϋποθέτει ότι το σύστημα διαθέτει πληροφορίες για την παραγωγή ενέργειας έως και 48 ώρες πριν από την έναρξη της περιόδου-στόχου, και δεδομένω καιρικών προβλέψεων που εκτείνονται έως και μια εβδομάδα. Σύμφωνα με αυτές τις προδιαγραφές, περιγράφεται μια διαδικασία συλλογής δεδομένων για την ανάκτηση ιστορικών συγκεντρωτικών δεδομένων ηλιακής και αιολικής ενέργειας, καθώς και ιστορικά δεδομένα καιρού από πολλές τοποθεσίες με εγκαταστάσεις ΑΠΕ στην ηπειρωτική Ελλάδα. Επιπλέον, περιγράφεται ένα σύστημα προεπεξεργασίας δεδομένων και επιλογής χαρακτηριστικών που χρησιμοποιείται για τη δημιουργία τριών συνόλων δεδομένων για πρόβλεψη 1, 24 και 168 βημάτων. Τέλος, εφαρμόζονται αρκετά μοντέλα πρόβλεψης, διαφορετικής πολυπλοκότητας, για την επιτυχία του εγχειρήματος. Τα μοντέλα αυτά, χρησιμοποιούν διάφορες τεχνικές πρόβλεψης όπως συναρτήσεις χρονικής μετατόπισης, στοχαστική μοντελοποίηση, εκθετική εξομάλυνση, αλγορίθμους παλινδρόμησης και μεθόδους αποσύνθεσης χρονοσειρών
description: As of late, the Greek energy sector undergoes a restructuring stage. Having achieved the liberalization of the energy market, Greece, is now looking forward to the development and operation of competitive and economically viable energy markets, through the induction into the unified European energy market. This transformation is guided by international directives that encourage the increased penetration of renewable energy sources (RES) into the local energy grid. Renewable energy forecasting can assist in the integration of these intermittent energy sources since it leads to higher reliability and reduced ancillary operational costs for power systems. Especially, high accuracy forecast systems, operating in multiple forecast horizons are associated with load dispatch, unit commitment, energy exchange decisions, and maintenance scheduling. This thesis presents a system that can reliably forecast the solar and wind power generation in Greece, for short-term predictions. The proposed system is designed with certain constrains regarding data availability. Specifically, the examined scenario assumes that the system has information for the energy production up to 48 hours prior to the beginning of the target period along with weather forecasts expanding up to a week. Under these specifications, a data collection process is described for retrieving historical aggregated solar and wind energy data along with historical weather data from multiple locations with RES installations. Furthermore, a data preprocessing and feature selection pipeline is described that is utilized in the creation of separate datasets based on the steps ahead forecasting. More specifically, we examine here the cases of 1, 24 and 168 steps. Finally, several forecasting models, of varying complexity, are implemented to carry out the task. These models are designed by employing a diverse set of forecasting techniques such as time shifting functions, stochastic modeling, exponential smoothing, regression algorithms and time series decomposition methods. Several performance metrics have been investigated, commenting the behavior of the examined models per case