A novel improved model for building energy consumption prediction based on model integration

Building energy consumption prediction plays an irreplaceable role in energy planning, management, and conservation. Constantly improving the performance of prediction models is the key to ensuring the efficient operation of energy systems. Moreover, accuracy is no longer the only factor in revealing model performance, it is more important to evaluate the model from multiple perspectives, considering the characteristics of engineering applications. Based on the idea of model integration, this paper proposes a novel improved integration model (stacking model) that can be used to forecast building energy consumption. The stacking model combines advantages of various base prediction algorithms and forms them into “meta-features” to ensure that the final model can observe datasets from different spatial and structural angles. Two cases are used to demonstrate practical engineering applications of the stacking model. A comparative analysis is performed to evaluate the prediction performance of the stacking model in contrast with existing well-known prediction models including Random Forest, Gradient Boosted Decision Tree, Extreme Gradient Boosting, Support Vector Machine, and K-Nearest Neighbor. The results indicate that the stacking method achieves better performance than other models, regarding accuracy (improvement of 9.5%–31.6% for Case A and 16.2%–49.4% for Case B), generalization (improvement of 6.7%–29.5% for Case A and 7.1%-34.6% for Case B), and robustness (improvement of 1.5%–34.1% for Case A and 1.8%–19.3% for Case B). The proposed model enriches the diversity of algorithm libraries of empirical models

Forecasting and Forecast Combination in Airline Revenue Management Applications

Predicting a variable for a future point in time helps planning for unknown future situations and is common practice in many areas such as economics, finance, manufacturing, weather and natural sciences. This paper investigates and compares approaches to forecasting and forecast combination that can be applied to service industry in general and to airline industry in particular. Furthermore, possibilities to include additionally available data like passenger-based information are discussed

Multi-time-horizon Solar Forecasting Using Recurrent Neural Network

The non-stationarity characteristic of the solar power renders traditional point forecasting methods to be less useful due to large prediction errors. This results in increased uncertainties in the grid operation, thereby negatively affecting the reliability and increased cost of operation. This research paper proposes a unified architecture for multi-time-horizon predictions for short and long-term solar forecasting using Recurrent Neural Networks (RNN). The paper describes an end-to-end pipeline to implement the architecture along with the methods to test and validate the performance of the prediction model. The results demonstrate that the proposed method based on the unified architecture is effective for multi-horizon solar forecasting and achieves a lower root-mean-squared prediction error compared to the previous best-performing methods which use one model for each time-horizon. The proposed method enables multi-horizon forecasts with real-time inputs, which have a high potential for practical applications in the evolving smart grid.Comment: Accepted at: IEEE Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE 2018), 7 pages, 5 figures, code available: sakshi-mishra.github.i

Long-Term Load Forecasting Considering Volatility Using Multiplicative Error Model

Long-term load forecasting plays a vital role for utilities and planners in terms of grid development and expansion planning. An overestimate of long-term electricity load will result in substantial wasted investment in the construction of excess power facilities, while an underestimate of future load will result in insufficient generation and unmet demand. This paper presents first-of-its-kind approach to use multiplicative error model (MEM) in forecasting load for long-term horizon. MEM originates from the structure of autoregressive conditional heteroscedasticity (ARCH) model where conditional variance is dynamically parameterized and it multiplicatively interacts with an innovation term of time-series. Historical load data, accessed from a U.S. regional transmission operator, and recession data for years 1993-2016 is used in this study. The superiority of considering volatility is proven by out-of-sample forecast results as well as directional accuracy during the great economic recession of 2008. To incorporate future volatility, backtesting of MEM model is performed. Two performance indicators used to assess the proposed model are mean absolute percentage error (for both in-sample model fit and out-of-sample forecasts) and directional accuracy.Comment: 19 pages, 11 figures, 3 table

A Review on Energy Consumption Optimization Techniques in IoT Based Smart Building Environments

In recent years, due to the unnecessary wastage of electrical energy in residential buildings, the requirement of energy optimization and user comfort has gained vital importance. In the literature, various techniques have been proposed addressing the energy optimization problem. The goal of each technique was to maintain a balance between user comfort and energy requirements such that the user can achieve the desired comfort level with the minimum amount of energy consumption. Researchers have addressed the issue with the help of different optimization algorithms and variations in the parameters to reduce energy consumption. To the best of our knowledge, this problem is not solved yet due to its challenging nature. The gap in the literature is due to the advancements in the technology and drawbacks of the optimization algorithms and the introduction of different new optimization algorithms. Further, many newly proposed optimization algorithms which have produced better accuracy on the benchmark instances but have not been applied yet for the optimization of energy consumption in smart homes. In this paper, we have carried out a detailed literature review of the techniques used for the optimization of energy consumption and scheduling in smart homes. The detailed discussion has been carried out on different factors contributing towards thermal comfort, visual comfort, and air quality comfort. We have also reviewed the fog and edge computing techniques used in smart homes

A novel soft computing approach based on FIR to model and predict energy dynamic systems

Tesi en modalitat compendi de publicacionsWe are facing a global climate crisis that is demanding a change in the status quo of how we produce, distribute and consume energy. In the last decades, this is being redefined through Smart Grids(SG), an intelligent electrical network more observable, controllable, automated, fully integrated with energy services and the end-users. Most of the features and proposed SG scenarios are based on reliable, robust and fast energy predictions. For instance, for proper planning activities, such as generation, purchasing, maintenance and investment; for demand side management, like demand response programs; for energy trading, especially at local level, where productions and consumptions are more stochastics and dynamic; better forecasts also increase grid stability and thus supply security. A large variety of Artificial Intelligence(AI) techniques have been applied in the field of Short-term electricity Load Forecasting(SLF) at consumer level in low-voltage system, showing a better performance than classical techniques. Inaccuracy or failure in the SLF process may be translated not just in a non-optimal (low prediction accuracy) solution but also in frustration of end-users, especially in new services and functionalities that empower citizens. In this regard, some limitations have been observed in energy forecasting models based on AI such as robustness, reliability, accuracy and computation in the edge. This research proposes and develops a new version of Fuzzy Inductive Reasoning(FIR), called Flexible FIR, to model and predict the electricity consumption of an entity in the low-voltage grid with high uncertainties, and information missing, as well as the capacity to be deployed either in the cloud or locally in a new version of Smart Meters(SMs) based on Edge Computing(EC). FIR has been proved to be a powerful approach for model identification and system ’s prediction over dynamic and complex processes in different real world domains but not yet in the energy domain. Thus, the main goal of this thesis is to demonstrate that a new version of FIR, more robust, reliable and accurate can be a referent Soft Computing(SC) methodology to model and predict dynamic systems in the energy domain and that it is scalable to an EC integration. The core developments of Flexible FIR have been an algorithm that can cope with missing information in the input values, as well as learn from instances with Missing Values(MVs) in the knowledge-based, without compromising significantly the accuracy of the predictions. Moreover, Flexible FIR comes with new forecasting strategies that can cope better with loss of causality of a variable and dispersion of output classes than classical k nearest neighbours, making the FIR forecasting process more reliable and robust. Furthermore, Flexible FIR addresses another major challenge modelling with SC techniques, which is to select best model parameters. One of the most important parameters in FIR is the number k of nearest neighbours to be used in the forecast process. The challenge to select the optimal k, dynamically, is addressed through an algorithm, called KOS(K nearest neighbour Optimal Selection), which has been developed and tested also with real world data. It computes a membership aggregation function of all the neighbours with respect their belonging to the output classes.While with KOS the optimal parameter k is found online, with other approaches such as genetic algorithms or reinforcement learning is not, which increases the computational time.Ens trobem davant una crisis climàtica global que exigeix un canvi al status quo de la manera que produïm, distribuïm i consumim energia. En les darreres dècades, està sent redefinit gràcies a les xarxa elèctriques intel·ligents(SG: Smart Grid) amb millor observabilitat, control, automatització, integrades amb nous serveis energètics i usuaris finals. La majoria de les funcionalitats i escenaris de les SG es basen en prediccions de la càrrega elèctrica confiables, robustes i ràpides. Per les prediccions de càrregues elèctriques a curt termini(SLF: Short-term electricity Load Forecasting), a nivell de consumidors al baix voltatge, s’han aplicat una gran varietat de tècniques intel·ligència Artificial(IA) mostrant millor rendiment que tècniques estadístiques tradicionals. Un baix rendiment en SLF, pot traduir-se no només en una solució no-òptima (baixa precisió de predicció) sinó també en la frustració dels usuaris finals, especialment en nous serveis i funcionalitats que empoderarien als ciutadans. En el marc d’aquesta investigació es proposa i desenvolupa una nova versió de la metodologia del Raonament Inductiu Difús(FIR: Fuzzy Inductive Reasoning), anomenat Flexible FIR, capaç de modelar i predir el consum d’electricitat d’una entitat amb un grau d’incertesa molt elevat, inclús amb importants carències d’informació (missing values). A més, Flexible FIR té la capacitat de desplegar-se al núvol, així como localment, en el que podria ser una nova versió de Smart Meters (SM) basada en tecnologia d’Edge Computing (EC). FIR ja ha demostrat ser una metodologia molt potent per la generació de models i prediccions en processos dinàmics en diferents àmbits, però encara no en el de l’energia. Per tant, l’objectiu principal d’aquesta tesis és demostrar que una versió millorada de FIR, més robusta, fiable i precisa pot consolidar-se com una metodologia Soft Computing SC) de referencia per modelar i predir sistemes dinàmics en aplicacions per al sector de l’energia i que és escalable a una integració d’EC. Les principals millores de Flexible FIR han estat, en primer lloc, el desenvolupament i test d’un algorisme capaç de processar els valors d’entrada d’un model FIR tot i que continguin Missing Values (MV). Addicionalment, aquest algorisme també permet aprendre d’instàncies amb MV en la matriu de coneixement d’un model FIR, sense comprometre de manera significativa la precisió de les prediccions. En segon lloc, s’han desenvolupat i testat noves estratègies per a la fase de predicció, comportant-se millor que els clàssics k veïns més propers quan ens trobem amb pèrdua de causalitat d’una variable i dispersió en les classes de sortida, aconseguint un procés d’aprenentatge i predicció més confiable i robust. En tercer lloc, Flexible FIR aborda un repte molt comú en tècniques de SC: l’òptima parametrització del model. En FIR, un dels paràmetres més determinants és el número k de veïns més propers que s’utilitzaran durant la fase de predicció. La selecció del millor valor de k es planteja de manera dinàmica a través de l’algorisme KOS (K nearest neighbour Optimal Selection) que s’ha desenvolupat i testat també amb dades reals. Mentre que amb KOS el paràmetre òptim de k es calcula online, altres enfocaments mitjançant algoritmes genètics o aprenentatge per reforç el càlcul és offline, incrementant significativament el temps de resposta, sent a més a més difícil la implantació en escenaris d’EC. Aquestes millores fan que Flexible FIR es pugui adaptar molt bé en aplicacions d’EC. En aquest sentit es proposa el concepte d’un SM de segona generació basat en EC, que integra Flexible FIR com mòdul de predicció d’electricitat executant-se en el propi dispositiu i un agent EC amb capacitat per el trading d'energia produïda localment. Aquest agent executa un innovador mecanisme basat en incentius, anomenat NRG-X-Change que utilitza una nova moneda digital descentralitzada per l’intercanvi d’energia, que s’anomena NRGcoin.Estamos ante una crisis climática global que exige un cambio del status quo de la manera que producimos, distribuimos y consumimos energía. En las últimas décadas, este status quo está siendo redefinido debido a: la penetración de las energías renovables y la generación distribuida; nuevas tecnologías como baterías y paneles solares con altos rendimientos; y la forma en que se consume la energía, por ejemplo, a través de vehículos eléctricos o con la electrificación de los hogares. Estas palancas requieren una red eléctrica inteligente (SG: Smart Grid) con mayor observabilidad, control, automatización y que esté totalmente integrada con nuevos servicios energéticos, así como con sus usuarios finales. La mayoría de las funcionalidades y escenarios de las redes eléctricas inteligentes se basan en predicciones de la energía confiables, robustas y rápidas. Por ejemplo, para actividades de planificación como la generación, compra, mantenimiento e inversión; para la gestión de la demanda, como los programas de demand response; en el trading de electricidad, especialmente a nivel local, donde las producciones y los consumos son más estocásticos y dinámicos; una mejor predicción eléctrica también aumenta la estabilidad de la red y, por lo tanto, mejora la seguridad. Para las predicciones eléctricas a corto plazo (SLF: Short-term electricity Load Forecasting), a nivel de consumidores en el bajo voltaje, se han aplicado una gran variedad de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) mostrando mejor rendimiento que técnicas estadísticas convencionales. Un bajo rendimiento en los modelos predictivos, puede traducirse no solamente en una solución no-óptima (baja precisión de predicción) sino también en frustración de los usuarios finales, especialmente en nuevos servicios y funcionalidades que empoderan a los ciudadanos. En este sentido, se han identificado limitaciones en modelos de predicción de energía basados en IA, como la robustez, fiabilidad, precisión i computación en el borde. En el marco de esta investigación se propone y desarrolla una nueva versión de la metodología de Razonamiento Inductivo Difuso (FIR: Fuzzy Inductive Reasoning), que hemos llamado Flexible FIR, capaz de modelar y predecir el consumo de electricidad de una entidad con altos grados de incertidumbre e incluso con importantes carencias de información (missing values). Además, Flexible FIR tiene la capacidad de desplegarse en la nube, así como localmente, en lo que podría ser una nueva versión de Smart Meters (SM) basada en tecnología de Edge Computing (EC). En el pasado, ya se ha demostrado que FIR es una metodología muy potente para la generación de modelos y predicciones en procesos dinámicos, sin embargo, todavía no ha sido demostrado en el campo de la energía. Por tanto, el objetivo principal de esta tesis es demostrar que una versión mejorada de FIR, más robusta, fiable y precisa puede consolidarse como metodología Soft Computing (SC) de referencia para modelar y predecir sistemas dinámicos en aplicaciones para el sector de la energía y que es escalable hacia una integración de EC. Las principales mejoras en Flexible FIR han sido, en primer lugar, el desarrollo y testeo de un algoritmo capaz de procesar los valores de entrada en un modelo FIR a pesar de que contengan Missing Values (MV). Además, dicho algoritmo también permite aprender de instancias con MV en la matriz de conocimiento de un modelo FIR, sin comprometer de manera significativa la precisión de las predicciones. En segundo lugar, se han desarrollado y testeado nuevas estrategias para la fase de predicción de un modelo FIR, comportándose mejor que los clásicos k vecinos más cercanos ante la pérdida de causalidad de una variable y dispersión de clases de salida, consiguiendo un proceso de aprendizaje y predicción más confiable y robusto. En tercer lugar, Flexible FIR aborda un desafío muy común en técnicas de SC: la óptima parametrización del modelo. En FIR, uno de los parámetros más determinantes es el número k de vecinos más cercanos que se utilizarán en la fase de predicción. La selección del mejor valor de k se plantea de manera dinámica a través del algoritmo KOS (K nearest neighbour Optimal Selection) que se ha desarrollado y probado también con datos reales. Dicho algoritmo calcula una función de membresía agregada, de todos los vecinos, con respecto a su pertenencia a las clases de salida. Mientras que con KOS el parámetro óptimo de k se calcula online, otros enfoques mediante algoritmos genéticos o aprendizaje por refuerzo, el cálculo es offline incrementando significativamente el tiempo de respuesta, siendo además difícil su implantación en escenarios de EC. Estas mejoras hacen que Flexible FIR se adapte muy bien en aplicaciones de EC, en las que la analítica de datos en streaming debe ser fiable, robusta y con un modelo suficientemente ligero para ser ejecutado en un IoT Gateway o dispositivos más pequeños. También, en escenarios con poca conectividad donde el uso de la computación en la nube es limitado y los parámetros del modelo se calculan localmente. Con estas premisas, en esta tesis, se propone el concepto de un SM de segunda generación basado en EC, que integra Flexible FIR como módulo de predicción de electricidad ejecutándose en el dispositivo y un agente EC con capacidad para el trading de energía producida localmente. Dicho agente ejecuta un novedoso mecanismo basado en incentivos, llamado NRG-X-Change que utiliza una nueva moneda digital descentralizada para el intercambio de energía, llamada NRGcoin.Postprint (published version

Comparative analysis of short-term demand predicting models using ARIMA and deep learning

The forecasting consists of taking historical data as inputs then using them to predict future observations, thus determining future trends. Demand prediction is a crucial component in the supply chain’s process that allows each member to enhance its performance and its profit. Nevertheless, because of demand uncertainty supply chains usually suffer from many problems such as the bullwhip effect. As a solution to those logistics issues, this paper presents a comparative analysis of four time series demand forecasting models; namely, the autoregressive integrated moving Average (ARIMA) a statistical model, the multi-layer perceptron (MLP) a feedforward neural network, the long short-term memory model (LSTM) a recurrent neural network and the convolutional neural network (CNN or ConvNet) a deep learning model. The experimentations are carried out using a real-life dataset provided by a supermarket in Morocco. The results clearly show that the convolutional neural network gives slightly better forecasting results than the Long short-term memory network