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!

    Ксения М. Курганский Государственный Университет 2009, Юридический...
    4.8 (105 отзывов)
    Работаю только по книгам, учебникам, статьям и диссертациям. Никогда не использую технические способы поднятия оригинальности. Только авторские работы. Стараюсь учитыв... Читать все
    Работаю только по книгам, учебникам, статьям и диссертациям. Никогда не использую технические способы поднятия оригинальности. Только авторские работы. Стараюсь учитывать все требования и пожелания.
    #Кандидатские #Магистерские
    213 Выполненных работ
    Логик Ф. кандидат наук, доцент
    4.9 (826 отзывов)
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские дисс... Читать все
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские диссертации, рефераты, контрольные) уже много лет. Качество работ гарантирую.
    #Кандидатские #Магистерские
    1486 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
    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
    Олег Н. Томский политехнический университет 2000, Инженерно-эконо...
    4.7 (96 отзывов)
    Здравствуйте! Опыт написания работ более 12 лет. За это время были успешно защищены более 2 500 написанных мною магистерских диссертаций, дипломов, курсовых работ. Явл... Читать все
    Здравствуйте! Опыт написания работ более 12 лет. За это время были успешно защищены более 2 500 написанных мною магистерских диссертаций, дипломов, курсовых работ. Являюсь действующим преподавателем одного из ВУЗов.
    #Кандидатские #Магистерские
    177 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
    Елена С. Таганрогский институт управления и экономики Таганрогский...
    4.4 (93 отзыва)
    Высшее юридическое образование, красный диплом. Более 5 лет стажа работы в суде общей юрисдикции, большой стаж в написании студенческих работ. Специализируюсь на напис... Читать все
    Высшее юридическое образование, красный диплом. Более 5 лет стажа работы в суде общей юрисдикции, большой стаж в написании студенческих работ. Специализируюсь на написании курсовых и дипломных работ, а также диссертационных исследований.
    #Кандидатские #Магистерские
    158 Выполненных работ
    Лидия К.
    4.5 (330 отзывов)
    Образование высшее (2009 год) педагог-психолог (УрГПУ). В 2013 году получено образование магистр психологии. Опыт преподавательской деятельности в области психологии ... Читать все
    Образование высшее (2009 год) педагог-психолог (УрГПУ). В 2013 году получено образование магистр психологии. Опыт преподавательской деятельности в области психологии и педагогики. Написание диссертаций, ВКР, курсовых и иных видов работ.
    #Кандидатские #Магистерские
    592 Выполненных работы
    Мария А. кандидат наук
    4.7 (18 отзывов)
    Мне нравится изучать все новое, постоянно развиваюсь. Могу написать и диссертацию и кандидатскую. Есть опыт в различных сфера деятельности (туризм, экономика, бухучет... Читать все
    Мне нравится изучать все новое, постоянно развиваюсь. Могу написать и диссертацию и кандидатскую. Есть опыт в различных сфера деятельности (туризм, экономика, бухучет, реклама, журналистика, педагогика, право)
    #Кандидатские #Магистерские
    39 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету