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!

    Елена Л. РЭУ им. Г. В. Плеханова 2009, Управления и коммерции, пре...
    4.8 (211 отзывов)
    Работа пишется на основе учебников и научных статей, диссертаций, данных официальной статистики. Все источники актуальные за последние 3-5 лет.Активно и уместно исполь... Читать все
    Работа пишется на основе учебников и научных статей, диссертаций, данных официальной статистики. Все источники актуальные за последние 3-5 лет.Активно и уместно использую в работе графический материал (графики рисунки, диаграммы) и таблицы.
    #Кандидатские #Магистерские
    362 Выполненных работы
    Дмитрий Л. КНЭУ 2015, Экономики и управления, выпускник
    4.8 (2878 отзывов)
    Занимаю 1 место в рейтинге исполнителей по категориям работ "Научные статьи" и "Эссе". Пишу дипломные работы и магистерские диссертации.
    Занимаю 1 место в рейтинге исполнителей по категориям работ "Научные статьи" и "Эссе". Пишу дипломные работы и магистерские диссертации.
    #Кандидатские #Магистерские
    5125 Выполненных работ
    user1250010 Омский государственный университет, 2010, преподаватель,...
    4 (15 отзывов)
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    #Кандидатские #Магистерские
    21 Выполненная работа
    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
    Татьяна П.
    4.2 (6 отзывов)
    Помогаю студентам с решением задач по ТОЭ и физике на протяжении 9 лет. Пишу диссертацию на соискание степени кандидата технических наук, имею опыт годовой стажировки ... Читать все
    Помогаю студентам с решением задач по ТОЭ и физике на протяжении 9 лет. Пишу диссертацию на соискание степени кандидата технических наук, имею опыт годовой стажировки в одном из крупнейших университетов Германии.
    #Кандидатские #Магистерские
    9 Выполненных работ
    Александр О. Спб государственный университет 1972, мат - мех, преподав...
    4.9 (66 отзывов)
    Читаю лекции и веду занятия со студентами по матанализу, линейной алгебре и теории вероятностей. Защитил кандидатскую диссертацию по качественной теории дифференциальн... Читать все
    Читаю лекции и веду занятия со студентами по матанализу, линейной алгебре и теории вероятностей. Защитил кандидатскую диссертацию по качественной теории дифференциальных уравнений. Умею быстро и четко выполнять сложные вычислительные работ
    #Кандидатские #Магистерские
    117 Выполненных работ
    Анна С. СФ ПГУ им. М.В. Ломоносова 2004, филологический, преподав...
    4.8 (9 отзывов)
    Преподаю англ язык более 10 лет, есть опыт работы в университете, школе и студии англ языка. Защитила кандидатскую диссертацию в 2009 году. Имею большой опыт написания... Читать все
    Преподаю англ язык более 10 лет, есть опыт работы в университете, школе и студии англ языка. Защитила кандидатскую диссертацию в 2009 году. Имею большой опыт написания и проверки (в качестве преподавателя) контрольных и курсовых работ.
    #Кандидатские #Магистерские
    16 Выполненных работ
    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
    Екатерина Д.
    4.8 (37 отзывов)
    Более 5 лет помогаю в написании работ от простых учебных заданий и магистерских диссертаций до реальных бизнес-планов и проектов для открытия своего дела. Имею два об... Читать все
    Более 5 лет помогаю в написании работ от простых учебных заданий и магистерских диссертаций до реальных бизнес-планов и проектов для открытия своего дела. Имею два образования: экономист-менеджер и маркетолог. Буду рада помочь и Вам.
    #Кандидатские #Магистерские
    55 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету