Production trend identification and forecast for shop-floor business intelligence

The paper introduces a methodology to define production trend classes and also the results to serve with trend prognosis in a given manufacturing situation. The prognosis is valid for one, selected production measure (e.g. a quality dimension of one product, like diameters, angles, surface roughness, pressure, basis position, etc.) but the applied model takes into account the past values of many other, related production data collected typically on the shop-floor, too. Consequently, it is useful in batch or (customized) mass production environments. The proposed solution is applicable to realize production control inside the tolerance limits to proactively avoid the production process going outside from the given upper and lower tolerance limits. The solution was developed and validated on real data collected on the shop-floor; the paper also summarizes the validated application results of the proposed methodology. © 2016, IMEKO-International Measurement Federation Secretariat. All rights reserved

A review of community electrical energy systems

This paper is aimed at new entrants into the field of electrical community energy. It reviews some of the work that is underway into community electrical energy projects. This review includes a summary of key issues and components which need consideration including some or all of the following; demand side management, energy storage (including vehicle to grid) and renewable generation. The paper looks further into the energy management schemes of these projects and summarises previously published methodology in the area

Design of Smart Energy Generation and Demand Response System in Saudi Arabia

This thesis was submitted for the award of Doctor of Philosophy and was awarded by Brunel University LondonThough the promising benefits of renewable sources have already pushed many countries into implementing RE units, Saudi Arabia is still highly dependent on fossil fuel. However, the decrease in value of oil reserves has enforced Saudi Arabia to prioritize renewable energy sources in the next decades. Such energy sources are highly dependable on accurate forecasts, due to their intermittence and operability. The present research has the objective to develop models that can accurately forecast energy load for implementation in a decision-making system. The case investigated is the western region of Saudi Arabia. Two modelling approaches were evaluated, linear regression (LR) and artificial neural network (ANN). This last one was chosen because it is a mathematical model able to deal with non-linear relationship among input(s) and output(s) in the data. Time series (past load data) and multivariate data from 2010 until 2016 were investigated A hybrid model structure (combiner) was implemented to analyse the effects of combining outputs of two models in a single one. This hybrid model consisted of a regular average and weighted average of the time series and multivariate model, with calibration through Fuzzy and Particle Swarm Optimisation. These two were selected because, while Particle Swarm Optimization is an optimization algorithm, Fuzzy consists in a complete structured model. The forecasted load and the available input were used in the last chapter for power generation planning and decision-making support. The software used for the modelling and simulation is ETAP®. Different scenarios for replacement of fossil fuel power plants by renewable units were tested considering the network of western Saudi Arabia. The results show that Artificial Neural Network with time series input and 15 neurons in hidden layer shows superior performance (MSE 3.7*105 and R2 equals 99%) compared to other neural networks and linear regression. Though the application of combiner models did not significantly improve model performance, the Fuzzy Combiner shows the best one (MSE 5.8*105 and R2 equals 93%) since it incorporates information from time series and multivariate data. It is important to mention that all the modelling approaches evaluated have some limitations, such as the necessity of accurate input data and they are limited in capability of extrapolating over the training range. In the last section, it was observed that renewable energy sources can be integrated in the grid network without excessive risk regarding demand. This occurs because the current energy management policy of western Saudi Arabia enables the use of energy units with fast compensation (using gas units) in the case of demand increase or decrease in solar or wind power

Técnicas de predicción escalables para big data temporales

Programa de Doctorado en Biotecnología, Ingeniería y Tecnología QuímicaLínea de Investigación: Ingeniería InformáticaClave Programa: DBICódigo Línea: 19En esta Tesis se presenta una metodología para pronosticar series temporales de gran longitud basada en el framework de computación distribuida Apache Spark y su librería MLlib para Machine Learning. La predicción de los h valores futuros se realiza dividiendo el problema de predicción en h subproblemas de predicción, uno para cada valor del horizonte. Esto nos permite resolver en paralelo todos los subproblemas, asegurando la escalabilidad de la metodología. Además, se propone un ensemble que nos permite predecir h valores futuros, mediante la combinación de los resultados de k modelos generados en base a distintos algoritmos. De forma concreta, se han utilizado las implementaciones de los algoritmos Decision Tree, Gradient-Boosted Trees y Random Forest que ofrece la librería MLlib de Spark. Se consideran dos estrategias, un modelo de ensemble estático y un modelo dinámico que actualiza los pesos para mejorar el modelo de predicción. Los pesos del ensemble se calculan con el método de mínimos cuadrados ponderados, y las predicciones para cada modelo que forma el ensemble se obtienen de forma distribuida. El comportamiento de los modelos se evalúa con dos casos de uso: el consumo eléctrico en España, en el que se genera un modelo para predecir las siguientes 4 horas de la serie temporal, partiendo de un histórico de 10 años de registros con una frecuencia de 10 minutos; y datos de producción de energía solar fotovoltaica de Australia, recogidos por la Universidad de Queensland durante dos años, con una frecuencia de 30 minutos entre las mediciones. Los resultados han mostrado que tanto los ensemble dinámicos como los estáticos se comportaron bien, mejorando los resultados de cualquiera de los algoritmos que componen el ensemble. El ensemble dinámico fue el modelo más preciso cometiendo un error relativo medio del 2% en la predicción de la demanda de energía eléctrica de España, resultado muy prometedor para esta serie temporal. Los resultados obtenidos para la predicción de producción de energía solar fotovoltaica se han comparado, además, con redes neurales artificiales, el algoritmo PSF el cual está basado en secuencia de patrones y con Deep Learning, obteniendo las mejores predicciones en esta serie temporal.Universidad Pablo de Olavide de Sevilla. Departamento de Deporte e InformáticaPostprin

Modelos predictivos basados en deep learning para datos temporales masivos

Programa de Doctorado en Biotecnología, Ingeniería y Tecnología QuímicaLínea de Investigación: Ingeniería, Ciencia de Datos y BioinformáticaClave Programa: DBICódigo Línea: 111El avance en el mundo del hardware ha revolucionado el campo de la inteligencia artificial, abriendo nuevos frentes y áreas que hasta hoy estaban limitadas. El área del deep learning es quizás una de las mas afectadas por este avance, ya que estos modelos requieren de una gran capacidad de computación debido al número de operaciones y complejidad de las mismas, motivo por el cual habían caído en desuso hasta los últimos años. Esta Tesis Doctoral ha sido presentada mediante la modalidad de compendio de publicaciones, con un total de diez aportaciones científicas en Congresos Internacionales y revistas con alto índice de impacto en el Journal of Citation Reports (JCR). En ella se recoge una investigación orientada al estudio, análisis y desarrollo de las arquitecturas deep learning mas extendidas en la literatura para la predicción de series temporales, principalmente de tipo energético, como son la demanda eléctrica y la generación de energía solar. Además, se ha centrado gran parte de la investigación en la optimización de estos modelos, tarea primordial para la obtención de un modelo predictivo fiable. En una primera fase, la tesis se centra en el desarrollo de modelos predictivos basados en deep learning para la predicción de series temporales aplicadas a dos fuentes de datos reales. En primer lugar se diseñó una metodología que permitía realizar la predicción multipaso de un modelo Feed-Forward, cuyos resultados fueron publicados en el International Work-Conference on the Interplay Between Natural and Artificial Computation (IWINAC). Esta misma metodología se aplicó y comparó con otros modelos clásicos, implementados de manera distribuida, cuyos resultados fueron publicados en el 14th International Work-Conference on Artificial Neural Networks (IWANN). Fruto de la diferencia en tiempo de computación y escalabilidad del método de deep learning con los otros modelos comparados, se diseñó una versión distribuida, cuyos resultados fueron publicados en dos revistas indexadas con categoría Q1, como son Integrated Computer-Aided Engineering e Information Sciences. Todas estas aportaciones fueron probadas utilizando un conjunto de datos de demanda eléctrica en España. De forma paralela, y con el objetivo de comprobar la generalidad de la metodología, se aplicó el mismo enfoque sobre un conjunto de datos correspondiente a la generación de energía solar en Australia en dos versiones: univariante, cuyos resultados se publicaron en International on Soft Computing Models in Industrial and Environment Applications (SOCO), y la versión multivariante, que fué publicada en la revista Expert Systems, indexada con categoría Q2. A pesar de los buenos resultados obtenidos, la estrategia de optimización de los modelos no era óptima para entornos big data debido a su carácter exhaustivo y al coste computacional que conllevaba. Motivado por esto, la segunda fase de la Tesis Doctoral se basó en la optimización de los modelos deep learning. Se diseñó una estrategia de búsqueda aleatoria aplicada a la metodología propuesta en la primera fase, cuyos resultados fueron publicados en el IWANN. Posteriormente, se centró la atención en modelos de optimización basado en heurísticas, donde se desarrolló un algoritmo genético para optimizar el modelo feed-forward. Los resultados de esta investigación se presentaron en la revista Applied Sciences, indexada con categoría Q2. Además, e influenciado por la situación pandémica del 2020, se decidió diseñar e implementar una heurística basada en el modelo de propagación de la COVID-19. Esta estrategia de optimización se integró con una red Long-Short-Term-Memory, ofreciendo resultados altamente competitivos que fueron publicados en la revista Big Data, indexada en el JCR con categoría Q1. Para finalizar el trabajo de tesis, toda la información y conocimientos adquiridos fueron recopilados en un artículo a modo de survey, que fue publicado en la revista indexada con categoría Q1 Big Data.Universidad Pablo de Olavide de Sevilla. Departamento de Deporte e Informátic

Predicción a corto plazo de Ia demanda horaria de energía eléctrica en España mediante modelos optimizados de Holt-Winters múltiple estacionales

[ES] La desregulación del sector de la electricidad producido por la Ley 54/1997 del Sector Eléctrico provocó un cambio radical en el sistema de gestión de la electricidad, tanto para los productores y distribuidores, como para los propios consumidores. España lideraba un cambio en la política energética buscando una liberalización del mercado en aplicación de la Directiva 96/92/CE del Parlamento Europeo y del Consejo. En este cambio, el Estado abandona la noción de servicio público para el sistema eléctrico y pasa a gestionarse mediante un mercado mayorista operado por sociedades mercantiles. Este cambio se traduce en que la gestión del sistema se realiza mediante un sistema de mercados de oferta y de demanda, y que el Estado únicamente establecerá la regulación pertinente. Dentro del mismo cambio, se organiza el sistema de modo que aparece el transportista único del sistema, Red Eléctrica de España. Originalmente, este ente debe asegurar el suministro y realizar la panificación de la operativa del sistema, pero con la Ley 17/2007 de la adaptación del sector eléctrico se convierte en el transportista único del sistema. La Ley 24/2013, de 26 de diciembre, del Sector Eléctrico además le atribuye aún mayor responsabilidad, siendo el único operador del transporte y del sistema, adquiriendo la necesidad de realizar previsiones de demanda eléctrica que serán utilizadas en el mercado eléctrico, y, además, de precios de la energía. Estas previsiones se realizan habitualmente mediante la utilización de técnicas de series temporales, utilizando modelos de regresión, ARIMA, redes neuronales o de suavizado exponencial. Debido a que la energía eléctrica no es fácilmente acumulable, la producción debe estar ajustada a la demanda. Cualquier desfase entre ambas provoca costes enormes que las empresas del sector eléctrico necesitan evitar. Para ello, demandan predicciones del consumo lo más acertadas y fiables posibles. Esta tesis se centra en el estudio de los modelos de Holt-Winters para ser utilizados en la previsión de demanda eléctrica en España. Estos modelos han demostrado ser sencillos de trabajar y robustos frente a variaciones no controladas y han sido adaptados para trabajar con múltiples estacionalidades. Con ello se han desarrollado nuevos modelos que han permitido mejorar las previsiones. En primer lugar, se estudia la demanda eléctrica en España, como eje fundamental para el desarrollo de la tesis. Se observa cómo la serie dispone de una características muy relevante: una frecuencia de 24 horas, con una media y varianza que no son constantes. Se observa la presencia de varias estacionalidades que se integran en el modelo, así como una enorme influencia de los días festivos y fines de semana. Por último, se detecta una alta volatilidad. Este análisis permite conocer el comportamiento de la serie e introducir los modelos múltiple-estacionales. En segundo lugar, se presentan y analizan los modelos de Holt-Winters múltiple-estacionales, como eje vertebrador de la tesis. Estos modelos son los desarrollados en la tesis para conseguir sus objetivos: se presentan los modelos, se analizan los valores iniciales y la optimización de los parámetros, y finalmente se analizan los parámetros. Finalmente se introducen nuevos elementos en los modelos que permiten mejorar las previsiones realizadas por los mismos. En este aspecto, se incluye la introducción de estacionalidades discretas que permiten modelizar los días festivos; se introducen indicadores turísticos que mejora la previsión en las zonas cuyo producto interior bruto depende altamente del turismo; finalmente, se introduce un modelo híbrido en el que las condiciones climáticas son consideradas y que aumenta la precisión de las previsiones. Por último, esta tesis viene acompañada de un desarrollo de software específico para la explotación del modelo, desarrollado como Toolbox de MATLAB®. En definitiva, se desarr[CA] La desregulació del sector de l'electricitat produït per la Llei 54/1997, del sector elèctric va provocar un canvi radical en el sistema de gestió de l'electricitat, tant per als productors i distribuïdors, com per als propis consumidors. Espanya liderava un canvi en la política energètica buscant una liberalització del mercat aplicant la Directiva 96/92/CE del Parlament Europeu i del Consell. En aquest canvi, l'Estat abandona la noció de servei públic per al sistema elèctric i passa a gestionar-se mitjançant un mercat majorista operat per societats mercantils. Aquest canvi es tradueix en que la gestió del sistema es realitza mitjançant un sistema de mercats d'oferta i de demanda, i que l'Estat únicament ha d'establir la regulació pertinent. Dins el mateix canvi, s'organitza el sistema de manera que apareix el transportista únic del sistema, Red Eléctrica de España. Originalment, aquest ens ha d'assegurar el subministrament i realitzar la panificació de l'operativa del sistema, però amb la Llei 17/2007 de l'adaptació del sector elèctric es converteix en el transportista únic del sistema. La Llei 24/2013, de 26 de desembre, del sector elèctric a més li atribueix a REE ser l'operador únic del transport i del sistema, adquirint encara més gran responsabilitat i la necessitat de realitzar previsions de demanda elèctrica que seran utilitzades en el mercat elèctric, i, a més, de preus de l'energia. Aquestes previsions es fan habitualment mitjançant la utilització de tècniques de sèries temporals, utilitzant models de regressió, ARIMA, xarxes neuronals o de suavitzat exponencial. A causa de que l'energia elèctrica no és fàcilment acumulable, la producció ha d'estar ajustada a la demanda. Qualsevol desfasament entre les dues provoca costos enormes que les empreses del sector elèctric necessiten evitar. Per a això, demanen prediccions del consum el més encertades i fiables possibles. Aquesta tesi se centra en l'estudi dels models de Holt-Winters per ser utilitzats en la previsió de demanda elèctrica a Espanya. Aquests models han demostrat ser senzills de treballar i robustos davant de variacions no controlades i han estat adaptats per treballar amb múltiples estacionalitats. Amb això s'han desenvolupat nous models que han permès millorar les previsions. En primer lloc, s'estudia la demanda elèctrica a Espanya, com a eix fonamental per al desenvolupament de la tesi. S'observa com la sèrie disposa de característiques molt rellevants: una freqüència de 24 hores, amb una mitjana i variància que no són constants. S'observa la presència de diverses estacionalitats que s'integren en el model, així com una enorme influència dels dies festius i caps de setmana. Finalment, es detecta una alta volatilitat. Aquesta anàlisi permet conèixer el comportament de la sèrie i introduir els models múltiple estacionals. En segon lloc, es presenten i s'analitzen els models de Holt-Winters múltiple estacionals, com a eix vertebrador de la tesi. Aquests models són els desenvolupats en la tesi per aconseguir els seus objectius: es presenten els models, s'analitzen els valors inicials i l'optimització dels paràmetres, i finalment s'analitzen els paràmetres. Finalment s'introdueixen nous elements en els models que permeten millorar les previsions realitzades pels mateixos. En aquest aspecte, s'inclou la introducció de estacionalitats discretes que permeten modelitzar els dies festius; s'introdueixen indicadors turístics que millora la previsió en les zones el producte interior brut depèn altament del turisme; finalment, s'introdueix un model híbrid en el qual les condicions climàtiques són considerades i que augmenta la precisió de les previsions. Addicionalment, aquesta tesi ve acompanyada d'un desenvolupament de programari específic per a l'explotació del model, desenvolupat com Toolbox de Matlab®. En definitiva, es desenvolupen i implanten nous models de Holt-Winters que pro[EN] The deregulation of the electricity sector produced by Law 54/1997 of the Electricity Sector caused a radical change in the electricity management system, both for producers and distributors, and for the consumers themselves. Spain was leading a change in energy policy seeking a liberalization of the market by applying Directive 96/92/EC of the European Parliament and the Council. In this change, the State abandons the notion of public service for the electrical system and it is managed through a wholesale market operated by mercantile companies. This change means that the management of the system is carried out through a system of supply and demand markets, and that the State will only establish the relevant regulation. Within the same change, the system is organized so that the single transporter of the system, Red Eléctrica de España, appears. Originally, this entity must ensure the supply and carry out the baking of the operation of the system, but with the law 17/2007 of the adaptation of the electricity sector becomes the only carrier of the system. Law 24/2013, of December 26, of the Electricity Sector also gives it even greater responsibility, acquiring the need to make forecasts of electric demand that will be used in the electricity market, and, in addition, of energy prices. These forecasts are usually made through the use of time series techniques, using regression models, ARIMA, neural networks or exponential smoothing. Because electric power is not easily accumulated, production must be adjusted to the demand. Any gap between the two causes huge costs that companies in the electricity sector need to avoid. For this, they demand predictions of consumption as accurate and reliable as possible. This thesis focuses on the study of Holt-Winters models to be used in forecasting electricity demand in Spain. These models have proven to be simple to work and robust against uncontrolled variations and have been adapted to work with multiple seasons. This new models have been developed that have improved forecasts. In the first place, the electrical demand in Spain is studied, as a fundamental axis for the development of the thesis. It is observed how the series has very relevant characteristics: a frequency of 24 hours, with a mean and variance that are not constant. It is observed the presence of several seasons that are integrated into the model, as well as a huge influence of holidays and weekends. Finally, high volatility is detected. This analysis allows to know the behavior of the series and introduce the multiple seasonal models. Secondly, seasonal multiple Holt-Winters models are presented and analyzed as the backbone of the thesis. These models are those developed in the thesis to achieve their objectives: the models are presented, the initial values and the optimization of the parameters are analyzed, and finally the parameters are analyzed. Finally, new elements are introduced in the models that allow improving the forecasts made by them. In this aspect, the introduction of discrete seasonings that allow modeling holidays is included; Tourist indicators are introduced that improve forecasting in areas whose gross domestic product depends highly on tourism; finally, a hybrid model is introduced in which the climatic conditions are considered and which increases the accuracy of the forecasts. Additionally, this thesis is accompanied by a development of specific software for the exploitation of the model, developed as MATLAB® Toolbox. In short, new models of Holt-Winters are developed and implemented that provide more accurate short-term forecasts, which allow the entities that form the electrical system to better plan and manage the electrical system.Trull Domínguez, Ó. (2020). Predicción a corto plazo de Ia demanda horaria de energía eléctrica en España mediante modelos optimizados de Holt-Winters múltiple estacionales [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/140091TESI