Ανάπτυξη πλαισίου προβλέψεων από χρονοσειρές ενεργειακών δεδομένων
Creators: name: Κώνστας, Βασίλειος Βύρωνα Νικόλα
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Κατανάλωση ενέργειας
Ανάλυση δεδομένων
Επεξεργασία δεδομένων
Ανάπτυξη μοντέλων
Εκτίμηση μοντέλων
Power consumption
Data analysis
Data preprocessing
Model construction
Model evaluation
Python
PyTorch

description: Το αντικείμενο της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η ανάπτυξη ενός λογισμικού πακέτου το οποίο θα αποτελεί εργαλείο διαχείρισης των δεδομένων και των μοντέλων για κάθε μορφής πρόβλημα πρόβλεψης κατανάλωσης ενέργειας. Η εφαρμογή θα μπορεί να συνθέτει δεδομένα διαφορετικών πηγών, να εφαρμόζει χρήσιμους μετασχηματισμούς και κανονικοποιήσεις όπου χρειάζονται για να προσδώσουν το βέλτιστο αποτέλεσμα στην εκπαίδευση μοντέλων. Κάτι το οποίο ενισχύεται ακόμα περισσότερο με την δυνατότητα προσθήκης διάφορων βοηθητικών μεταβλητών οι οποίες βασίζονται σε ημερολογιακά δεδομένα, ώστε τα μοντέλα να αποκτούν διάκριση με βάση την χρονική διαφορετικότητα. Οι μετασχηματισμοί αυτοί και η σύνθεση των διάφορων δεδομένων μπορούν να αυτοματοποιηθούν με την χρήση αρχείου κειμένου ώστε να εφαρμόζονται με ευκολία σε κάθε καινούργια παρτίδα δεδομένων της ίδιας πηγής. Τα δεδομένα διατηρούνται με ένα πλήθος μεταδεδομένων που συνεισφέρουν στην ομαλότερη λειτουργία της εφαρμογής και στην ενημέρωση του χρήστη για την φύση και τις ιδιότητές τους. Επίσης, είναι δυνατή η προσθήκη διεργασιών για την εκπαίδευση και αξιολόγηση μοντέλων. Υπάρχει η δυνατότητα δημιουργίας μεγάλου πλήθους συνεργαζόμενων μοντέλων σε αυτές. Επίσης, ο κώδικας της εφαρμογής είναι εύκολα επεκτάσιμος για την συνεργασία του και με άλλα μοντέλα εκτός αυτών που έχουν ήδη προστεθεί, απλά με την προσθήκη μερικών γραμμών κώδικα που θα υλοποιήσουν την διεπαφή του νέου μοντέλου με την εφαρμογή. Στην εφαρμογή περιλαμβάνονται επίσης βασικές στατιστικές και οπτικοποιήσεις για την μελέτη και ανάλυση των δεδομένων καθώς και για την αξιολόγηση των αποτελεσμάτων των μοντέλων.
description: The subject of this thesis is the development of a software package which will be a tool for managing data and forecasting models for any type of energy consumption forecasting problem. The application will be able to synthesize data from different sources, apply useful transformations and normalizations where needed, to give the best results in model training. This is something that is further strengthened by the adding of various auxiliary series based on calendar data, so that the models acquire distinction ability based on temporal diversity. These modifications and the composition of the various data can be performed automatically using a text file so that they can be easily applied to each new batch of data from the same source. The data is maintained with a lot of metadata that contributes to the smooth operation of the application and to inform the user about their nature and properties. It is also possible to add processes for model training and evaluation. It is possible to create a large number of collaborative models and add them to the processes. Also, the application's code is easily extensible to work with more models besides those already added, simply by adding a few lines of code that will implement the interface of the new model with the application. Also included in the application are basic statistics and visualizations for data study and analysis, as well as for evaluating the results of the models.