Energy consumption forecasting via order preserving pattern matching

We study sequential prediction of energy consumption of actual users under a generic loss/utility function. Particularly, we try to determine whether the energy usage of the consumer will increase or decrease in the future, which can be subsequently used to optimize energy consumption. To this end, we use the energy consumption history of the users and define finite state (FS) predictors according to the relative ordering patterns of these past observations. In order to alleviate the overfitting problems, we generate equivalence classes by tying several states in a nested manner. Using the resulting equivalence classes, we obtain a doubly exponential number of different FS predictors, one among which achieves the smallest accumulated loss, hence is optimal for the prediction task. We then introduce an algorithm to achieve the performance of this FS predictor among all doubly exponential number of FS predictors with a significantly reduced computational complexity. Our approach is generic in the sense that different tying configurations and loss functions can be incorporated into our framework in a straightforward manner. We illustrate the merits of the proposed algorithm using the real life energy usage data. © 2014 IEEE

Revisão sistemática de literatura sobre modelos de previsão de consumo de energia elétrica

The growing consumption of electrical energy, climate change and the development of new technologies demand improvements for efficient energy management. An adequate forecast of the energy consumption is relevant for the sustainable development of any country. This article proposes a systematic review of selected literature based on search chains formed by the terms forecasting, energy and consumptionapplied to the scientific databases. In the article are compared mostly the models/ techniques used, the considered variables and the error metrics used for obtaining knowledge on each one of the proposals, relieve its features and thus highlight the void in the literature that might be determinant for new research work. As conclusions are made evident the continuous use of neural networks for forecasting theenergy consumption, the importance of determining the input variables and the error measuring for evaluating the precision of the models. Finally, the development of a model for the CEE short term forecast of a Latin-American developing country based on the comparison and evaluation of different  techniques/models, variables and already existing tools is proposed as a new line of research.El creciente consumo de energía eléctrica, los cambios climáticos y el desarrollo de nuevas tecnologías exigen mejoras para la gestión eficiente de la energía. El adecuado pronóstico del consumo de energía es relevante para el desarrollo sostenible de cualquier país. En este artículo se propone una revisión sistemática de literatura seleccionada a partir de cadenas de búsqueda formada por las palabras forecasting, energyy consumptionaplicadas en las bases de datos científicas. Se comparan principalmente los modelos/técnicas utilizadas, las variables consideradas y las métricas de error usadas con el fin de obtener conocimiento de cada una de las propuestas, relevar sus características y así poder evidenciar el vacío en la literatura que podría determinar la semilla para un nuevo trabajo de investigación. Como conclusiones se observan el uso continuo de redes neuronales artificiales para el pronóstico de consumo, la importancia determinar las variables de entrada y la medición del error para evaluar la precisión de los modelos. Finalmente, como nueva línea de investigación se propone desarrollar un modelo para el pronóstico de corto plazo de CEE para un país latinoamericano en vías de desarrollo, a partir de la comparación y evaluación de diferentes técnicas/modelos, variables y herramientas ya existentes.O crescente consumo de energia elétrica, as mudanças climáticas e o desenvolvimento de novas tecnologias exigem melhoras para a gestão eficiente da energia. A adequada previsão do consumo de energia é relevante para desenvolver sustentável de qualquer país. Neste artigo, é proposta uma revisão sistemática de literatura selecionada a partir de redes de busca formada pelas palavras “forecasting”, “energy” e “consumption” aplicadas nas bases de dados científicas. São comparados, principalmente, os modelos ou técnicas utilizados, as variáveis consideradas e as medidas de erro usadas a fim de obter conhecimento de cada uma das propostas, destacar suas características e, assim, poder evidenciar a lacuna na literatura quepoderia determinar a semente para um novo trabalho de pesquisa. Como conclusões, são observados o uso contínuo de redes neurais artificiais para prognosticar o consumo, a importância de determinar variáveis de entrada e a medição do erro para avaliar a exatidão dos modelos. Finalmente, como nova linha de pesquisa,propõe-se desenvolver um modelo para prever, em curto prazo, de CEE para um país latino-americano em via de desenvolvimento, a partir da comparação e da avaliação de diferentes técnicas e modelos, variáveis e ferramentas já existentes