Short term load forecasting using neural networks

Published ArticleSeveral forecasting models are available for research in predicting the shape of electric load curves. The development of Artificial Intelligence (AI), especially Artificial Neural Networks (ANN), can be applied to model short term load forecasting. Because of their input-output mapping ability, ANN's are well-suited for load forecasting applications. ANN's have been used extensively as time series predictors; these can include feed-forward networks that make use of a sliding window over the input data sequence. Using a combination of a time series and a neural network prediction method, the past events of the load data can be explored and used to train a neural network to predict the next load point. In this study, an investigation into the use of ANN's for short term load forecasting for Bloemfontein, Free State has been conducted with the MATLAB Neural Network Toolbox where ANN capabilities in load forecasting, with the use of only load history as input values, are demonstrated

Feature Selection Methods with Applications in Electrical Load Forecasting

The purpose of this thesis is two-fold: implement and evaluate a method, the Fast Correlation-Based Filter (FCBF) by Yu et al., for feature selection applied on a meteorological data set consisting of 19 weather variables from 606 locations in Scandinavia, and investigate whether geography can be exploited in the search for relevant features. Four areas are chosen as target areas where load prediction error is evaluated as a measure of goodness. A subset of the total data set is used to lower the computation time; only Swedish locations were used, and only data from SMHI was used. The impact of using different subsets of weather features as well as selecting features from several locations is investigated using FCBF and epsilon-Support Vector Regression. A modification to the FCBF algorithm is tested in one of the experiments, using Pearson correlation in place of symmetrical uncertainty. An investigation of how the relationships between features change with distance is performed and the results are then used to motivate a greedy feature selection method. FCBF, even when implemented with the naive approximation of marginal and conditional entropy, filtered the total data set from 3180 to approximately 20 features with a prediction error of less than 1% for three of the target areas and 1.71% for the fourth. Further tests lowered the numbered of features even further without significantly affecting the prediction error. Using FCBF to rank the weather variables for a single area proved less than optimal which may be attributed to many of the extremely small intra-feature SU values. Selecting locations based on distance from target area resulted in prediction errors better than random sampling and comparable to the filter while still keeping the number of features low. The very best feature selection results were only slightly lower than a base case, suggesting that the present experimental setting may not be enough to draw definitive conclusions regarding the efficacy of the selection methods. Two possible contributing factors are the unoptimized model used, and the choice to investigate the impact on average load over a 24 hour window. Future studies may also wish to extend the geographical investigation to use coordinates or direction in conjunction with distance from the target area, as some indication of latitude dependent behavior was found, most likely contributed by the elongated shape of Sweden.Finding useful information in a large data set to better predict consumption of electricity Data describing the weather at different places in Scandinavia shows a lot of redundancy which may affect its usefulness in predicting future electricity consumption. This master thesis tests two methods for removing lots of useless or harmful information. Predicting the consumption of electricity on a city-wide scale allow those who manage equipment, generate and store electricity, and buy and sell energy to better plan the maintenance of their equipment, and to ensure that there are enough electrons flowing through your wall socket when you plug in your new computer. The predictions are done using artificial intelligence methods that look for patterns in data that can be used to determine the magnitude of electric consumption in the future. One of the main problems in performing accurate predictions is finding the right data to use; Choosing the wrong variables may lead to poor predictions which in turn may lead to equipment failure or other costly decisions for the energy providers and utility companies. The data sets typically used for these kinds of predictions describe different aspects of future weather. Since weather is a natural phenomenon that varies differently depending on how far between two points you look we may assume that there will be a lot of data showing basically the same thing; the weather in Lund is probably not very different from the weather in Malmö, while the weather in Umeå might differ much more from the other two cities. In this case, we call the data from Lund and Malmö redundant in the light of each other. The goal of this thesis has been to investigate methods that sort through the data set in order to find useful data, which we call relevant, and remove redundant information. Two approaches are taken. First, we look at the properties of the data itself and measure relevancy and redundancy by seeing if there is a significant similarity between pairs of variables. For this purpose an algorithm called the Fast Correlation-Based Filter is implemented and evaluated. The filter searches through the data set without considering all possible combinations of variables in order to make it faster. Furthermore, we look at the possibility of being able to choose relevant data based on the geographical location. Motivated by the fact that weather data from places close to each other are very similar it is possible to sort through the data set just by using distance from the city where electrical consumption is being predicted. Both methods show promising results when tested on predicting the daily average electricity consumption on four areas, managing to remove over 99% of the data while still performing accurate predictions. Further tests should investigate the computations performed for the statistical measure used, as well as see how useful the methods are on data of higher resolution

Developing a neural network model to predict the electrical load demand in the Mangaung municipal area

Thesis (D. Tech. (Engineering: Electric)) -- Central University of technology, 2012Because power generation relies heavily on electricity demand, consumers are required to wisely manage their loads to consolidate the power utility‟s optimal power generation efforts. Consequently, accurate and reliable electric load forecasting systems are required. Prior to the present situation, there were various forecasting models developed primarily for electric load forecasting. Modelling short term load forecasting using artificial neural networks has recently been proposed by researchers. This project developed a model for short term load forecasting using a neural network. The concept was tested by evaluating the forecasting potential of the basic feedforward and the cascade forward neural network models. The test results showed that the cascade forward model is more efficient for this forecasting investigation. The final model is intended to be a basis for a real forecasting application. The neural model was tested using actual load data of the Bloemfontein reticulation network to predict its load for half an hour in advance. The cascade forward network demonstrates a mean absolute percentage error of less than 5% when tested using four years of utility data. In addition to reporting the summary statistics of the mean absolute percentage error, an alternate method using correlation coefficients for presenting load forecasting performance results are shown. This research proposes that a 6:1:1 cascade forward neural network can be trained with data from a month of a year and forecast the load for the same month of the following year. This research presents a new time series modeling for short term load forecasting, which can model the forecast of the half-hourly loads of weekdays, as well as of weekends and public holidays. Obtained results from extensive testing on the Bloemfontein power system network confirm the validity of the developed forecasting approach. This model can be implemented for on-line testing application to adopt a final view of its usefulness

Avaliação económica do impacto da precisão em previsão de consumos

Com as recentes preocupações em reduzir consumos, emissões poluentes e custos associados à produção de energia elétrica, o papel das empresas operadoras tem-se tornado de extrema importância no ponto de vista da gestão e utilização dos recursos de forma otimizada, para fazer face à crescente procura de energia. Contudo, para que seja possível diminuir custos operacionais é necessário conhecer previamente o consumo de energia elétrica para uma determinada hora, semana ou mês. Com base nos dados obtidos, será possível colocar em funcionamento as unidades de produção de energia mais económicas, tornando clara a importância da utilização de modelos e técnicas que permitam reduzir os erros associados à previsão dos consumos. O principal objetivo deste trabalho passa pelo estudo do impacto económico originado pelos erros de previsão, através da aplicação de métodos e técnicas de previsão de consumos. Estas técnicas permitem reduzir o erro associado à diferença entre a energia prevista e a energia que foi efetivamente consumida. Como retorno irá possibilitar uma melhoria das condições de operacionalidade e funcionamento do sistema elétrico.Foram utilizados três métodos, o primeiro baseado em modelos estatísticos clássicos, a regressão linear múltipla, e dois métodos baseados em inteligência artificial, as redes neuronais artificiais e as máquinas de suporte vetorial. A amostra utilizada é relativa à Subestação de Andrinos, com saída para Pombal, constituída por uma linha de 30kV na zona de Leiria. Os resultados obtidos para uma previsão a uma semana são bastante promissores e apelativos, principalmente ao nível da combinação de métodos de previsão com um erro médio absoluto percentual (MAPE) de 5,95%. Para uma utilização isolada de cada método, os erros MAPE oscilam entre 6,05% e 7,71%. Em termos de avaliação económica, as penalizações variam entre 8667,7€ e 10424€ para cada método isoladamente e de 8532,2€ pela combinação dos vários métodos

Previsão de Consumos Energéticos em Edifícios não Residenciais com Recurso a Métodos de Machine Learning

O crescimento descontrolado a nível mundial dos consumos de energia, muitas vezes produzida a partir de combustíveis fósseis, tem vindo a revelar-se um grande problema para a humanidade, sendo das maiores causas para as preocupações ambientais que se vivem atualmente, nomeadamente o aquecimento global. A par do setor da indústria e dos transportes, os maiores consumidores de energia são os edifícios, a que inclusive estão associados diferentes vetores energéticos (como a eletricidade e o gás natural) para diferentes utilizações finais de energia como iluminação, climatização, produção de águas quentes sanitárias ou equipamentos de tecnologia de informação. A previsão eficiente e atempada de consumos energéticos em edifícios, possibilitada pela facilidade de acesso que existe atualmente a grandes quantidades de dados, fornecidos por equipamentos modernos como os smart meters, tem então um papel muito relevante na procura por uma boa gestão de energia. As técnicas de machine learning têm vindo a revelar-se como promissoras na construção desse tipo de modelos de previsão, de tal forma que nos últimos anos o número de artigos publicados nessa área tem sido significativo. Esta dissertação consiste na criação de modelos de machine learning recorrendo a vários algoritmos e com vista à previsão de curto prazo de consumos energéticos em edifícios não residenciais, mais concretamente no Campus 2 do Instituto Politécnico de Leiria. São abordadas as diferentes fases envolvidas na criação desses modelos. Inicialmente é feita uma análise e tratamento dos dados, seguindo-se uma seleção e combinação de features. De seguida são aplicados vários algoritmos com diferentes parametrizações. Por fim são selecionados e testados os melhores modelos e é feita uma análise dos resultados com recurso a várias técnicas de benchmarking

Previsão de consumo de energia eléctrica nos principais pontos injectores da rede de transporte na rede de distribuição

A previsão da potência eléctrica é um auxiliar fundamental para o planeamento, operação e exploração dos Sistemas de Energia Eléctrica (SEE). A importância deste tipo de algoritmos tornou-se mais significativa com a introdução do mercado de energia eléctrica e com a consequente desverticalização do sector energético. O objectivo desta dissertação consiste no desenvolvimento de um modelo de previsão do diagrama de carga diário e a consequente previsão da potência de ponta nos principais pontos injectores da rede de transporte em Portugal continental. Cada ponto injector corresponde a uma ou mais subestações encarregues de estabelecer a interligação entre a rede de transporte e a rede de distribuição. Para o desenvolvimento do trabalho foram utilizados os seguintes dados: valores de potência activa registados pelo sistema de telecontagem da EDP Distribuição e as séries temporais climáticas obtidas do Instituto Português do Mar e da Atmosfera. O horizonte de previsão é de curto prazo: de uma hora e de 24 horas. Os resultados da previsão foram obtidos através de uma metodologia regressiva com base numa aproximação da composição do vector de entrada. O processamento dos dados históricos da carga resulta numa combinação de diversos sinais, onde são definidos patamares de carga de acordo com o perfil de cada ponto injector e um sinal aleatório. Assim, desenvolveu-se uma metodologia híbrida de previsão de cargas, utilizando as vantagens das técnicas baseados nas redes neuronais combinadas com uma nova abordagem de composição do vector de entrada dessas redes. Este trabalho foi suportado pela simulação de casos de estudo reais, sendo as três cidades representativas Lisboa, Porto e Évora. Adicionalmente, foram acrescentados dados da Rede Nacional de Transporte (RNT), agregando todo o consumo de energia eléctrica em Portugal Continental. Até à presente data, encontra-se a decorrer um projecto-piloto de introdução de tarifas dinâmicas no sistema tarifário português, assegurado por Entidade Reguladora dos Serviços Energéticos (ERSE). Desde modo, procedeu-se à avaliação dos métodos analisados neste sistema tarifário