Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10316/90148
Title: Electricity consumption forecast model for the DEEC based on machine learning tools
Other Titles: Modelo de previsão do consumo de energia eléctrica do DEEC baseado em ferramentas de aprendizagem automática
Authors: Carvalho, João Gabriel Marques
Orientador: Almeida, Tony Richard de Oliveira de
Keywords: Rede neuronal artificial; Perceptron de multicamada; Alimentação avante; Retro propagação; Previsão; Artificial neural network; multilayer perceptron; Feed Forward; Backpropagation; Prediction
Issue Date: 27-Feb-2020
Serial title, monograph or event: Electricity consumption forecast model for the DEEC based on machine learning tools
Place of publication or event: DEEC
Abstract: Nesta tese apresentaremos o trabalho sobre a criação de uma rede neuronal de aprendizagem automática, capaz de realizar previsões energéticas. Com o aumento do consumo energético, devem desenvolvidas ferramentas capazes de prever o consumo. Esta necessidade levou à pesquisa deste tema.Procura-se explicar a história da aprendizagem automática, o que é a aprendizagem automática e como é que esta funciona. Também se procura explicar os seus antecedentes matemáticos, a utilização de redes neuronais e que ferramentas foram atualmente desenvolvidas; de forma a criar soluções de aprendizagem automática. A aprendizagem automática consiste num programa informático, que após treino é capaz de desempenhar tarefas de forma similar à mente humana. A rede neuronal (ANN) é uma das mais importantes ferramentas de aprendizagem automática, através da qual se pode obter informação fundamental.Para prever o consumo de energia no Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores (DEEC) da Universidade de Coimbra, uma rede neural foi treinada usando dados reais do consumo total das torres do DEEC.Phyton foi a linguagem utilizada e recorreu-se ao logaritmo de regressão de aprendizagem supervisionada. Com esta previsão, comparam-se os dados obtidos com os dados reais, o que permite a sua análise. Os dados usados no treino da rede neuronal vão de 2015/julho/10 a 2017/dezembro/31, num total de 906 dias. Por cada dia do ano existe um máximo de 3 valores, considerando-se assim uma amostra pequena.A comparação final entre os dados reais e os dados previstos foi somente realizada no mês de janeiro de 2018. A partir dos dados obtidos realizaram-se previsões, apesar de um certo nível de discrepância; justificada pela pequena quantidade de dados disponíveis. No futuro, deve-se aumentar os dados de treino de forma a obter um maior número de variáveis de entrada. O principal objetivo proposto nesta tese foi atingido com sucesso. Com toda a pesquisa apresentada, buscou-se criar informação que permitisse ser um marco na criação de melhores soluções. Este é um campo extraordinário que no futuro permitirá elevar os nossos conhecimentos a outros níveis.
In this thesis, the design of a machine learning neural network capable of making energy predictions is presented. With the increase in energy consumption, tools for the prediction of energy consumption are gaining great importance and their implementation is required. This concern is the main goal of the presented work.We strive to explain the history of machine learning, what machine learning is and how it works. It is also sought to explain the mathematical background and use of neural networks and what tools have been developed nowadays to create machine learning solutions. Machine learning is a computer program that can perform trained tasks in a similar way as the human mind. The neural network (ANN) is one of the most used and important machine learning solution through which pivotal data can be obtained. For predicting the energy consumption at the Department of Electrical and Computer Engineering (DEEC) of the University of Coimbra, a neural network was trained using real data from the overall consumption of the DEEC towers.Phyton was the language used and the supervised learning regression algorithm utilized. With this prediction, we finally compare our data with real data, so that we may analyze it. The data used in the training of the neural network goes from 2015/July/10 to 2017/December/31, a total of 906 days. For each day of the year, there is a maximum of 3 values, which is considered a small sample, but the only one available The final comparison between real and predicted data was only done for the month of January 2018. From the data achieved, predictions were made, but with a certain level of discrepancy, that is explained with the low amount of data available. In the future, one of the things that should be considered is to enlarge the training datasets, considering a larger amount of input variables. The main goal proposed for this thesis was successfully obtained. With all the presented research it was strived to create text that would allow being a steppingstone in the creation of better solutions. This is an extraordinary field that in the future will be able to elevate our knowledge to a completely different level.
Description: Dissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
URI: http://hdl.handle.net/10316/90148
Rights: openAccess
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