Unsupervised profiling of electricity consumers for load forecasting applications
Hildén, Felix (2020)
Diplomityö
Hildén, Felix
2020
School of Engineering Science, Laskennallinen tekniikka
Kaikki oikeudet pidätetään.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2020110288962
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2020110288962
Tiivistelmä
Electric power suppliers are typically interested in profiling their customers. Different
consumer categories or load profiles can give insight into behavior which affects the power grid and facilitate load forecasting and marketing efforts. Statistical methods and deep learning enable forecasting based on the historical consumption of individual customers. In this thesis, the possibilities of clustering and short-term load forecasting were examined with a dataset from a Finnish utility company. Short slices of consumers’ historical load were clustered with k-means using features from an autoencoder. A state-of-the-art time series forecasting model, ForecastNet, was trained first for all consumers together and then separately for each cluster. Although reference modelswere outperformed, prior clustering did not improve forecasting results. Cluster hardening, an additional loss designed to force a good clustering result for the autoencoding process, was found to be ill-defined and as such was not used to supplement the dimensionality reduction for clustering. Sähköyhtiöt ovat tavallisesti kiinnostuneita asiakkaidensa profiloinnista. Eri kuluttajaryhmät ja kulutustottumukset voivat valottaa sähköverkon asiakkaiden käyttäytymistä ja helpottaa kulutuksen ennustamista sekä markkinointia. Tilastollisten menetelmien ja syväoppimisen avulla kulutustietojen perusteella voidaan ennustaa yksittäisten asiakkaiden tulevaa kulutusta. Tässä työssä tarkasteltiin ryhmittelyn ja lyhyen aikavälin kulutuksen ennustamisen mahdollisuuksia erään suomalaisen sähköyhtiön kulutustietoja käyttäen. Kuluttajien tiedoista leikattiin lyhyitä jaksoja, jotka ryhmiteltiin k-means-algoritmin avulla autoenkooderista saatuja piirteitä käyttäen. Tuore ForecastNet-malli koulutettiin ennustamaan ensin kaikkien jaksojen tulevaa kulutusta, ja sitten erikseen joka ryhmälle. Vaikka ForecastNet suoriutui vertailumalleja paremmin, ryhmittely ei parantanut ennustustulosta. Autoenkooderin perusteella tehdyn ryhmittelyn parantamiseen tarkoitetun lisätavoitteen, Cluster hardeningin, huomattiin olevan määritelty väärin, eikä sitä käytetty ulottuvuuksien vähentämisessä.
consumer categories or load profiles can give insight into behavior which affects the power grid and facilitate load forecasting and marketing efforts. Statistical methods and deep learning enable forecasting based on the historical consumption of individual customers. In this thesis, the possibilities of clustering and short-term load forecasting were examined with a dataset from a Finnish utility company. Short slices of consumers’ historical load were clustered with k-means using features from an autoencoder. A state-of-the-art time series forecasting model, ForecastNet, was trained first for all consumers together and then separately for each cluster. Although reference modelswere outperformed, prior clustering did not improve forecasting results. Cluster hardening, an additional loss designed to force a good clustering result for the autoencoding process, was found to be ill-defined and as such was not used to supplement the dimensionality reduction for clustering.