Application of Deep Learning Long Short-Term Memory in Energy Demand Forecasting

The smart metering infrastructure has changed how electricity is measured in both residential and industrial application. The large amount of data collected by smart meter per day provides a huge potential for analytics to support the operation of a smart grid, an example of which is energy demand forecasting. Short term energy forecasting can be used by utilities to assess if any forecasted peak energy demand would have an adverse effect on the power system transmission and distribution infrastructure. It can also help in load scheduling and demand side management. Many techniques have been proposed to forecast time series including Support Vector Machine, Artificial Neural Network and Deep Learning. In this work we use Long Short Term Memory architecture to forecast 3-day ahead energy demand across each month in the year. The results show that 3-day ahead demand can be accurately forecasted with a Mean Absolute Percentage Error of 3.15%. In addition to that, the paper proposes way to quantify the time as a feature to be used in the training phase which is shown to affect the network performance

Pengembangan Metodologi Prakiraan Beban Listrik Sektoral Secara Mikrospasial

Prakiraan kebutuhan beban listrik merupakan langkah penting dalam perencanaan pengembangan ketenagalistrikan yang dijabarkan dalam pola antisipasi untuk memenuhi kebutuhan energi listrik hingga jangka waktu tertentu. Metoda prakiraan beban sektoral saat ini lebih sederhana dan mudah untuk diimplementasikan, namun keakuratannya akan cenderung bias pada wilayah yang memiliki keterbatasan data dan area pelayanannya dinamis. Di samping itu hasil prakiraannya masih bersifat makro, sehingga tidak memperlihatkan pusat-pusat beban pada wilayah yang lebih kecil (grid) dan mengakibatkan lokasi gardu distribusi tidak dapat ditentukan dengan pasti. Dengan menggunakan metoda prakiraan beban sektoral secara mikrospasial akan menjadikan area yang diprediksi akan semakin banyak karena area berbentuk grid – grid, maka diperlukan pengelompokan grid (kelurahan) menggunakan teknik clustering untuk membuat similarity matrix yang memuat tingkat kemiripan antar data yang dikelompokkan. Clustering yang dilakukan melibatkan banyak faktor (multivariate)  yakni faktor geografi, demografi, sosio ekonomi dan beban kelistrikan per sektor. Hasil setiap cluster mempunyai karakteristik wilayah yang berbeda yang kemudian diproyeksikan pertumbuhan bebannya sehingga hasil prakiraan yang lebih teliti. Penelitian ini dilakukan di wilayah PT PLN (Persero) Area Tangerang. Dengan menggunakan metode mikrospasial didapatkan clusterisasi untuk pertumbuhan beban di PT PLN (Persero) area Tangerang sebanyak  5 cluster dari 114 keluraha

Implementasi Long Short-Term Memory (LSTM) untuk Prediksi Intensitas Curah Hujan (Studi Kasus: Kabupaten Malang)

Curah hujan merupakan salah satu fenomena alam yang dianggap sebagai salah satu faktor terpenting bagi setiap orang untuk meningkatkan produktivitasnya dalam berbagai sektor usaha. Kondisi ini sangat mempengaruhi dalam pengambilan keputusan yang optimal pada aspek kehidupan dengan berbagai tujuan, salah satu contohnya adalah kegiatan manusia di sektor pertanian. Sulitnya memprediksi curah hujan dikarenakan tidak menentunya keadaan cuaca. Pada beberapa daerah yang terlihat cerah, tidak lama kemudian dapat terjadi hujan bahkan badai. Kabupaten Malang merupakan daerah yang mempunyai iklim tropis dan juga memiliki sumber daya alam yang melimpah di sektor pertanian dan perkebunan. Pada sektor ini terdapat beberapa faktor yang memiliki pengaruh yang pada tingkat produktivitas yang mana salah satunya adalah curah hujan. Dengan dilakukannya prediksi pada curah hujan, yang bertujuan untuk meningkatkan produktivitas dan mobilitas pada aktivitas manusia. Penelitian ini membahas tentang prediksi curah hujan di Kabupaten Malang. Salah satu metode yang digunakan untuk memprediksi kondisi cuaca yaitu menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM). Hasil penelitian ini diperoleh bahwa Model Long Short-Term Memory mempunyai performa terbaik dengan parameter yang telah ditentukan, dimana tingkat nilai error yang digunakan pada penelitian ini menggunakan RMSE dan MAE terkecil berturut-turut adalah sebesar 0.98162 dan 0.68847. Hal ini menunjukkan bahwa semakin kecil tingkat nilai error, maka semakin akurat model tersebut melakukan prediksi

Activity Detection And Modeling Using Smart Meter Data: Concept And Case Studies

Electricity consumed by residential consumers counts for a significant part of global electricity consumption and utility companies can collect high-resolution load data thanks to the widely deployed advanced metering infrastructure. There has been a growing research interest toward appliance load disaggregation via nonintrusive load monitoring. As the electricity consumption of appliances is directly associated with the activities of consumers, this paper proposes a new and more effective approach, i.e., activity disaggregation. We present the concept of activity disaggregation and discuss its advantage over traditional appliance load disaggregation. We develop a framework by leverage machine learning for activity detection based on residential load data and features. We show through numerical case studies to demonstrate the effectiveness of the activity detection method and analyze consumer behaviors by time-dependent activity modeling. Last but not least, we discuss some potential use cases that can benefit from activity disaggregation and some future research directions.Comment: 2020 IEEE Power & Energy Society General Meetin