Multi-criteria methodology based on data science for the selection of the optimal forecast model for residential electricity consumption

There is a wide variety of techniques and models for forecasting electrical energy consumption, depending on both the type of user, the forecast horizon, and the resolution of the available data. Likewise, there are different metrics to evaluate the performance of these models. So, in this research an integrated multi-criteria methodology is proposed to select the best forecast model for residential electricity consumption, using the Analytical Hierarchical Process (AHP) to establish the weights of relative importance of the decision criteria, and the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) to make the selection of the optimal model. The methodology is in turn framed within a data science process, through which the data is extracted, processed, and analyzed, prior to the application of the machine learning algorithms to obtain the forecast models, which will correspond to decision alternatives. The performance metrics in the evaluation phase of the models, and the performance metrics obtained from the forecast phase, are considered as the decision criteria. From the pairwise comparisons technique, it was obtained that the mean absolute percentage error (MAPE) of the prognosis phase was the criterion with the greatest weight of importance, followed by the coefficient of determination R2 and the MAPE of the evaluation phase. From the TOPSIS method, the Multiple Linear Regression model was selected as the optimal forecast model.  Existe una gran variedad de técnicas y modelos para el pronóstico del consumo de energía eléctrica, dependiendo tanto del tipo de usuario, como del horizonte de pronóstico y de la resolución de los datos disponibles. Asimismo, existen distintas métricas para evaluar el desempeño de estos modelos. Entonces, en esta investigación se propone una metodología integrada multicriterio para seleccionar el mejor modelo de pronóstico del consumo de energía eléctrica residencial, utilizando el proceso jerárquico analítico (AHP) para establecer los pesos de importancia relativa de los criterios de decisión, y la técnica para el orden de preferencia por similitud con la solución ideal  (TOPSIS) para hacer la selección del modelo óptimo. La metodología se enmarca a su vez dentro de un proceso de ciencia de datos, a través del cual se extraen, procesan y analizan los datos, previo a la aplicación de los algoritmos de aprendizaje automático para obtener los modelos de pronósticos, que se corresponderán con las alternativas de decisión. Las métricas de desempeño en la fase de evaluación de los modelos, y las métricas de desempeño obtenidas de la fase de pronóstico, son consideradas como los criterios de decisión. De la técnica de comparaciones pareadas se obtuvo que el error porcentual absoluto medio (MAPE) de la fase de pronóstico fue el criterio con mayor peso de importancia, seguido del coeficiente de determinación R2 y del MAPE de la fase de evaluación. A partir del método TOPSIS, se seleccionó el modelo de Regresión Lineal Múltiple como el modelo óptimo de pronóstico

Multi-criteria methodology based on data science for the selection of the optimal forecast model for residential electricity consumption

There is a wide variety of techniques and models for forecasting electrical energy consumption, depending on both the type of user, the forecast horizon, and the resolution of the available data. Likewise, there are different metrics to evaluate the performance of these models. So, in this research an integrated multi-criteria methodology is proposed to select the best forecast model for residential electricity consumption, using the Analytical Hierarchical Process (AHP) to establish the weights of relative importance of the decision criteria, and the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) to make the selection of the optimal model. The methodology is in turn framed within a data science process, through which the data is extracted, processed, and analyzed, prior to the application of the machine learning algorithms to obtain the forecast models, which will correspond to decision alternatives. The performance metrics in the evaluation phase of the models, and the performance metrics obtained from the forecast phase, are considered as the decision criteria. From the pairwise comparisons technique, it was obtained that the mean absolute percentage error (MAPE) of the prognosis phase was the criterion with the greatest weight of importance, followed by the coefficient of determination R2 and the MAPE of the evaluation phase. From the TOPSIS method, the Multiple Linear Regression model was selected as the optimal forecast model.  Existe una gran variedad de técnicas y modelos para el pronóstico del consumo de energía eléctrica, dependiendo tanto del tipo de usuario, como del horizonte de pronóstico y de la resolución de los datos disponibles. Asimismo, existen distintas métricas para evaluar el desempeño de estos modelos. Entonces, en esta investigación se propone una metodología integrada multicriterio para seleccionar el mejor modelo de pronóstico del consumo de energía eléctrica residencial, utilizando el proceso jerárquico analítico (AHP) para establecer los pesos de importancia relativa de los criterios de decisión, y la técnica para el orden de preferencia por similitud con la solución ideal  (TOPSIS) para hacer la selección del modelo óptimo. La metodología se enmarca a su vez dentro de un proceso de ciencia de datos, a través del cual se extraen, procesan y analizan los datos, previo a la aplicación de los algoritmos de aprendizaje automático para obtener los modelos de pronósticos, que se corresponderán con las alternativas de decisión. Las métricas de desempeño en la fase de evaluación de los modelos, y las métricas de desempeño obtenidas de la fase de pronóstico, son consideradas como los criterios de decisión. De la técnica de comparaciones pareadas se obtuvo que el error porcentual absoluto medio (MAPE) de la fase de pronóstico fue el criterio con mayor peso de importancia, seguido del coeficiente de determinación R2 y del MAPE de la fase de evaluación. A partir del método TOPSIS, se seleccionó el modelo de Regresión Lineal Múltiple como el modelo óptimo de pronóstico

Comparación de los métodos multicriterio AHP y AHP Difuso en la selección de la mejor tecnología para la producción de energía eléctrica a partir del carbón mineral

This paper presents a multicriterio approach for the selection of the best technology to use for the production of electricity from mineral coal. It considers both technicaleconomical and environmental criteria. As a technique for supporting the decision making, Analytical Hierarchy Process is used, in its traditional and fuzzy versions, to compare them. To illustrate the proposed approach, there is a case used in previous investigations, in which the considered criteria were: environmental impact in terms of the quantity of kilograms of carbon dioxide emitted, the total cost in dollars per installed kilowatt, coal consumption in kilograms per hour and the heat rate.En la siguiente investigación se presenta una metodología multicriterio para la selección de la mejor tecnología a utilizar para la producción de energía eléctrica a partir del carbón mineral. Se consideran criterios tanto técnico-económicos, como ambientales. Como herramienta de soporte para la toma de decisión se trabajo con el Proceso Analítico de Jerarquización, en su versión tradicional y en su versión difusa, para efectos de comparación. Para ilustrar el enfoque propuesto, se estudia un caso utilizado en anteriores investigaciones, en el que los criterios considerados fueron: impacto ambiental en términos de la cantidad de kilogramos de dióxido de carbono emitidos, los costos totales en dólares por kilovatio instalado, el consumo de carbón en kilogramos por hora, y la tasa calórica

Estudio comparativo de técnicas de toma de decisiones multicriterio para la jerarquización de tecnologías de energías renovables a utilizar en la producción de electricidad.

This paper presents a comparative study of different techniques of multicriteria decision making for ranking renewable energy technologies to be used in the production of electricity. Three different methods, AHP American School, PROMETHEE European School, and TOPSIS are analyzed. The technologies considered were: Solar Thermal, Solar Photovoltaic, Geothermal, Biomass, Wind, and Hydraulics; while the decision criteria used were: efficiency in percentage, installation cost in dollars per kilowatt, electricity cost in cents per kilowatt hour, CO2 emissions in kilograms per kilowatt-hour, life in years, and used area in square kilometers per kilowatt. The proposed methodology is applied to a case study already discussed in previous research by various authors.En la siguiente investigación se hace un estudio comparativo de distintas técnicas de toma de decisiones multicriterio para la jerarquización de tecnologías de energías renovables, a utilizar en la producción de electricidad. Se analizan tres diferentes métodos, AHP de la escuela americana, PROMETHEE de la escuela europea, y TOPSIS. Las tecnologías consideradas fueron: Térmica solar, Térmica fotovoltaica, Geotérmica, Biomasa, Eólica, e Hidráulica; mientras que los criterios de decisión utilizados fueron: eficiencia en porcentaje, costo de instalación en dólares por kilovatio, costo de la electricidad en centavos de dólar por kilovatio-hora, emisiones de CO2 en kilogramos por kilovatio-hora, vida útil en años, y área utilizada en kilómetros cuadrados por kilovatio. La metodología propuesta se aplica a un caso de estudio ya tratado en anteriores investigaciones por diversos autores

Comparación de los métodos multicriterio AHP y AHP Difuso en la selección de la mejor tecnología para la producción de energía eléctrica a partir del carbón mineral

En la siguiente investigación se presenta una metodología multicriterio para la selección de la mejor tecnología a utilizar para la producción de energía eléctrica a partir del carbón mineral. Se consideran criterios tanto técnico-económicos, como ambientales. Como herramienta de soporte para la toma de decisión se trabajo con el Proceso Analítico de Jerarquización, en su versión tradicional y en su versión difusa, para efectos de comparación. Para ilustrar el enfoque propuesto, se estudia un caso utilizado en anteriores investigaciones, en el que los criterios considerados fueron: impacto ambiental en términos de la cantidad de kilogramos de dióxido de carbono emitidos, los costos totales en dólares por kilovatio instalado, el consumo de carbón en kilogramos por hora, y la tasa calórica

Estudio comparativo de técnicas de toma de decisiones multicriterio para la jerarquización de tecnologías de energías renovables a utilizar en la producción de electricidad.

En la siguiente investigación se hace un estudio comparativo de distintas técnicas de toma de decisiones multicriterio para la jerarquización de tecnologías de energías renovables, a utilizar en la producción de electricidad. Se analizan tres diferentes métodos, AHP de la escuela americana, PROMETHEE de la escuela europea, y TOPSIS. Las tecnologías consideradas fueron: Térmica solar, Térmica fotovoltaica, Geotérmica, Biomasa, Eólica, e Hidráulica; mientras que los criterios de decisión utilizados fueron: eficiencia en porcentaje, costo de instalación en dólares por kilovatio, costo de la electricidad en centavos de dólar por kilovatio-hora, emisiones de CO2 en kilogramos por kilovatio-hora, vida útil en años, y área utilizada en kilómetros cuadrados por kilovatio. La metodología propuesta se aplica a un caso de estudio ya tratado en anteriores investigaciones por diversos autores.This paper presents a comparative study of different techniques of multicriteria decision making for ranking renewable energy technologies to be used in the production of electricity. Three different methods, AHP American School, PROMETHEE European School, and TOPSIS are analyzed. The technologies considered were: Solar Thermal, Solar Photovoltaic, Geothermal, Biomass, Wind, and Hydraulics; while the decision criteria used were: efficiency in percentage, installation cost in dollars per kilowatt, electricity cost in cents per kilowatt hour, CO2 emissions in kilograms per kilowatt-hour, life in years, and used area in square kilometers per kilowatt. The proposed methodology is applied to a case study already discussed in previous research by various authors