Прогнозирование электропотребления по историческим данным

Бойков Артем Сергеевич
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Работа посвящена изучению задачи краткосрочного прогнозирования потребления электроэнергии предприятием по историческим данным. Был произведен анализ различных методов и подходов к решению данной задачи. В рамках исследования были реализованы модели на основе множественной линейной регрессии, регрессии опорных векторов, алгоритма случайного леса, а также нейронных сетей с радиальными базисными функциями. Проведен сравнительный анализ результатов прогнозирования на основе различных моделей. Рассмотрены различные способы кодирования исторических, календарных и метеоданных и их влияние на точность прогноза по трем метрикам качества.

Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
Постановка задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
Обзор литературы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
Глава 1. Обзор методов прогнозирования . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.1. Множественная линейная регрессия . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2. Регрессия опорных векторов . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.3. Случайный лес . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.4. Нейронные сети . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
Глава 2. Подготовка данных . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.1. Исторические данные . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.2. Календарные данные . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.3. Метеоданные . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.4. Удаление недель с выбросами . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.5. Кросс-валидация . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
Глава 3. Результаты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.1. Разработка моделей . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.2. Анализ результатов прогнозирования . . . . . . . . . . . . . 26
3.3. Визуализация прогноза . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
Выводы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
Заключение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
Список литературы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
Приложение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

На современном рынке электроэнергии между ее производителями и
потребителями используются контракты. Эти контракты могут быть как дол-
госрочными, на несколько месяцев, и даже лет, так и краткосрочными с го-
ризонтом в одни сутки. Отклонение фактического потребления электроэнер-
гии от спрогнозированного объема влечет необходимость для предприятия
продажи излишнего или закупки недостающего объема электроэнергии по
заведомо невыгодным ценам. Поэтому задача планирования и прогнозирова-
ния энергопотребления является достаточно значимой в электроэнергетике,
и повышение точности этого прогнозирования может существенно снизить
затраты на покупку электроэнергии предприятием.
С развитием вычислительных технологий данная задача все чаще пе-
реходит от экспертных систем к системам автоматизированным, а новые ме-
тоды и алгоритмы машинного обучения и статистические модели позволяют
повышать точность этого прогноза, учитывать множество разных факторов и
находить сложные нелинейные зависимости в данных.
Таким образом, имеющей большое практическое применение и актуаль-
ной научно-технической задачей является разработка методик прогнозиро-
вания потребления электрической энергии на основе исторических и других
имеющихся данных.
Постановка задачи
Целью данной работы является построение модели для прогнозиро-
вания почасового потребления электроэнергии предприятием с горизонтом
прогноза в два дня на основе имеющихся исторических данных об электропо-
треблении и метеофакторах. Также, за это время имеются плановые значения
электропотребления, которые будут использоваться для вычисления метрик
качества построенной прогностической модели.
В связи с поставленной целью были рассмотрены следующие вопросы:

В данной работе был проведен обзор и анализ методов, применяемых
для краткосрочного прогнозирования потребления электроэнергии. Также,
были реализованы модели на основе множественной линейной регрессии, ре-
грессии опорных векторов, случайного леса и радиальных базисных нейрон-
ных сетей. Построенные модели были протестированы на основе имеющих-
ся реальных данных почасового потребления электроэнергии предприятием.
Был проведен анализ, визуализация и сравнение полученных результатов.
Для реализации программной части был использован язык программи-
рования Python 3.6 и библиотеки NumPy для работы с массивами и матема-
тическими функциями, Pandas для представления и обработки данных в виде
таблиц, Scikit Learn для реализации алгоритмов машинного обучения, Keras
для реализации нейронных сетей и Matplotlib для визуализации данных.
Для улучшения полученного результата можно рассмотреть добавление
дополнительных данных, таких как график работы предприятия и данные о
внутренних процессах. Также можно рассмотреть комбинированные методы
и разбиение данной задачи на несколько подзадач и построение отдельных
моделей для каждой из этих подзадач, например, строить отдельный про-
гноз для базового электропотребления предприятия и электропотребления
оборудования.

[1] Hong T. Short Term Electric Load Forecasting : дис. – North Carolina State
University, 2010.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Катерина В. преподаватель, кандидат наук
    4.6 (30 отзывов)
    Преподаватель одного из лучших ВУЗов страны, научный работник, редактор научного журнала, общественный деятель. Пишу все виды работ - от эссе до докторской диссертации... Читать все
    Преподаватель одного из лучших ВУЗов страны, научный работник, редактор научного журнала, общественный деятель. Пишу все виды работ - от эссе до докторской диссертации. Опыт работы 7 лет. Всегда на связи и готова прийти на помощь. Вместе удовлетворим самого требовательного научного руководителя. Возможно полное сопровождение: от статуса студента до получения научной степени.
    #Кандидатские #Магистерские
    47 Выполненных работ
    Анна К. ТГПУ им.ЛН.Толстого 2010, ФИСиГН, выпускник
    4.6 (30 отзывов)
    Я научный сотрудник федерального музея. Подрабатываю написанием студенческих работ уже 7 лет. 3 года назад начала писать диссертации. Работала на фирмы, а так же помог... Читать все
    Я научный сотрудник федерального музея. Подрабатываю написанием студенческих работ уже 7 лет. 3 года назад начала писать диссертации. Работала на фирмы, а так же помогала студентам, вышедшим на меня по рекомендации.
    #Кандидатские #Магистерские
    37 Выполненных работ
    Александра С.
    5 (91 отзыв)
    Красный диплом референта-аналитика информационных ресурсов, 8 лет преподавания. Опыт написания работ вплоть до докторских диссертаций. Отдельно специализируюсь на повы... Читать все
    Красный диплом референта-аналитика информационных ресурсов, 8 лет преподавания. Опыт написания работ вплоть до докторских диссертаций. Отдельно специализируюсь на повышении уникальности текста и оформлении библиографических ссылок по ГОСТу.
    #Кандидатские #Магистерские
    132 Выполненных работы
    Анастасия Б.
    5 (145 отзывов)
    Опыт в написании студенческих работ (дипломные работы, магистерские диссертации, повышение уникальности текста, курсовые работы, научные статьи и т.д.) по экономическо... Читать все
    Опыт в написании студенческих работ (дипломные работы, магистерские диссертации, повышение уникальности текста, курсовые работы, научные статьи и т.д.) по экономическому и гуманитарному направлениях свыше 8 лет на различных площадках.
    #Кандидатские #Магистерские
    224 Выполненных работы
    Антон П. преподаватель, доцент
    4.8 (1033 отзыва)
    Занимаюсь написанием студенческих работ (дипломные работы, маг. диссертации). Участник международных конференций (экономика/менеджмент/юриспруденция). Постоянно публик... Читать все
    Занимаюсь написанием студенческих работ (дипломные работы, маг. диссертации). Участник международных конференций (экономика/менеджмент/юриспруденция). Постоянно публикуюсь, имею высокий индекс цитирования. Спикер.
    #Кандидатские #Магистерские
    1386 Выполненных работ
    Анастасия Л. аспирант
    5 (8 отзывов)
    Работаю в сфере метрологического обеспечения. Защищаю кандидатскую диссертацию. Основной профиль: Метрология, стандартизация и сертификация. Оптико-электронное прибост... Читать все
    Работаю в сфере метрологического обеспечения. Защищаю кандидатскую диссертацию. Основной профиль: Метрология, стандартизация и сертификация. Оптико-электронное прибостроение, управление качеством
    #Кандидатские #Магистерские
    10 Выполненных работ
    Ольга Б. кандидат наук, доцент
    4.8 (373 отзыва)
    Работаю на сайте четвертый год. Действующий преподаватель вуза. Основные направления: микробиология, биология и медицина. Написано несколько кандидатских, магистерских... Читать все
    Работаю на сайте четвертый год. Действующий преподаватель вуза. Основные направления: микробиология, биология и медицина. Написано несколько кандидатских, магистерских диссертаций, дипломных и курсовых работ. Слежу за новинками в медицине.
    #Кандидатские #Магистерские
    566 Выполненных работ
    Виктор В. Смоленская государственная медицинская академия 1997, Леч...
    4.7 (46 отзывов)
    Имеют опыт грамотного написания диссертационных работ по медицине, а также отдельных ее частей (литературный обзор, цели и задачи исследования, материалы и методы, выв... Читать все
    Имеют опыт грамотного написания диссертационных работ по медицине, а также отдельных ее частей (литературный обзор, цели и задачи исследования, материалы и методы, выводы).Пишу статьи в РИНЦ, ВАК.Оформление патентов от идеи до регистрации.
    #Кандидатские #Магистерские
    100 Выполненных работ
    Глеб С. преподаватель, кандидат наук, доцент
    5 (158 отзывов)
    Стаж педагогической деятельности в вузах Москвы 15 лет, автор свыше 140 публикаций (РИНЦ, ВАК). Большой опыт в подготовке дипломных проектов и диссертаций по научной с... Читать все
    Стаж педагогической деятельности в вузах Москвы 15 лет, автор свыше 140 публикаций (РИНЦ, ВАК). Большой опыт в подготовке дипломных проектов и диссертаций по научной специальности 12.00.14 административное право, административный процесс.
    #Кандидатские #Магистерские
    216 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету