Daromadlar:
- Qisqa, o'rta va uzoq muddatli yuklarni prognozlashdagi farqlarni va ularning energiya tizimida foydalanish sohalarini tushuntirish qobiliyati
- Sun'iy intellekt yordamida xususiyatlarni loyihalash, model tanlash va bashorat qilishni baholash qobiliyati
- MAPE kabi ko'rsatkichlar bilan prognoz xatosini o'lchash va uni muhandislik asosliligi va ortiqcha ehtiyoj bilan bog'lash qobiliyati
Elektr energiyasini saqlash qimmat va cheklangan tovardir; Shu sababli, tarmoq iste'molchilar qancha va qachon elektr energiyasini xohlashini oldindan bilishi kerak. Yukni bashorat qilish kelajakdagi elektr energiyasiga bo'lgan talabni bashorat qilish vazifasi bo'lib, energiya tizimining eng asosiy tahlillaridan biridir. Elektr stantsiyalari ushbu prognozga muvofiq dasturlashtirilgan, bozorda sotib olish va sotish bo'yicha qarorlar shunga mos ravishda qabul qilinadi va tarmoq investitsiyalari shunga mos ravishda rejalashtirilgan. Ushbu bo'limda biz yukni prognozlash turlarini, uni sun'iy intellekt yordamida qanday o'rnatish va baholashni va prognoz xatosining muhandislik oqibatlarini o'rganamiz. Keling, atamaga aniqlik kiritaylik: yuk - ma'lum bir vaqtda iste'mol qilinadigan elektr quvvati (kVt / MVt); Yuk egri chizig'i bu quvvatning vaqt o'tishi bilan kursidir.
Prognoz ufqlari: qisqa, o'rta, uzoq muddatli
Yukni bashorat qilish turli maqsadlarga xizmat qiladi va siz qanchalik uzoqqa qarashingizga qarab turli usullarni talab qiladi.
Juda qisqa va qisqa muddatli (daqiqalardan bir necha kungacha). U tarmoqni muvozanatlash, birlik majburiyatlari (qaysi zavod ishlaydi) va bozor takliflari uchun ishlatiladi. Bu erda ob-havo, kun turi (hafta kuni/oxiri) va oxirgi iste'mol eng kuchli belgilovchi omillardir. Aniqlik juda muhim, chunki xatolik to'g'ridan-to'g'ri nomutanosiblik xarajatlarini keltirib chiqaradi.
O'rta muddatli (haftadan bir yilgacha). U texnik xizmat ko'rsatishni rejalashtirish, yoqilg'i ta'minoti va mavsumiy shartnomalar uchun ishlatiladi. Mavsumiylik va iqtisodiy tendentsiyalar birinchi o'ringa chiqadi.
Uzoq muddatli (yillar). U tarmoq va elektr stantsiyalarini investitsiyalash va quvvatni rejalashtirish uchun ishlatiladi. Aholi soni, iqtisodiy o'sish, elektr transport vositalari va issiqlik nasosining tarqalishi kabi tarkibiy omillar hal qiluvchi ahamiyatga ega. Bu erda noaniqlik tabiiy ravishda katta va stsenariy yondashuvidan foydalaniladi.
Maslahat: Prognoz ufqini aniqlamasdan modelni tanlamang. Ertangi kunni bashorat qiluvchi model va 2035 yilni bashorat qiluvchi model butunlay boshqa ma'lumotlar va noaniqlikni boshqarishni talab qiladi.
Yuk va xususiyatlarni aniqlovchi omillar muhandislik
Mashinani o'rganish modeliga biz beradigan ma'lumotlar xususiyatlar deyiladi. Yaxshi yukni bashorat qilish yaxshi xususiyatlarni tanlash bilan boshlanadi. Yukni aniqlaydigan asosiy omillar:
- Taqvim: vaqt, kun turi, dam olish kunlari, davlat bayrami, mavsum. Yuk inson xulq-atvorining ritmini kuzatib boradi; Ertalab va kechqurun tepaliklar qiladi.
- Havo: Harorat eng kuchli omil (sovutish va isitish yuki), undan keyin namlik, radiatsiya va shamol. Harorat-zaryad munosabatlari odatda U shaklida bo'ladi: yuk juda issiq va juda sovuq sharoitda ham ortadi.
- O'tgan yuk: bir soat, bir kun va bir hafta oldin iste'mol (kechikish xususiyatlari) yaqin kelajakning eng kuchli xabarchisi.
- Maxsus tadbirlar: yirik sport tadbirlari, uzoq bayramlar, iqtisodiy zarbalar.
Sun'iy intellekt ushbu atributlarni yaratishda va qaysi biri samarali ekanligini aniqlashda juda foydali. Ammo tuzoqdan ehtiyot bo'ling: bashorat qilish vaqtida mavjud bo'lmaydigan ma'lumotni (masalan, prognoz qilinadigan vaqtning haqiqiy harorati, bizda faqat ob-havo prognozi bo'lsa) ma'lumotlarning sizib chiqishiga olib keladi va modelni umuman foydasiz qiladi.
Bosqichma-bosqich: Sun'iy intellekt yordamida hisob-kitoblarni yuklang
1-qadam - Muammoni aniqlang. Ufq (ertaga yoki keyingi yil), o'lchamlari (soatlik) va maqsad (jami tizim yuki yoki bitta oziqlantiruvchi) aniqlangan.
2-qadam - Ma'lumotlarni tayyorlang. Oldingi bo'limdagi intizom bilan toza vaqt seriyasi o'rnatiladi; Ob-havo va kalendar ma'lumotlari qo'shiladi.
3-qadam - Atributlarni yaratish. Jadval, kechiktirilgan yuk va ob-havo atributlari yaratiladi. Oqish tekshiriladi: bashorat qilish vaqtida har bir xususiyat mavjudmi?
4-qadam - Modelni tanlang va o'rgating. Oddiy bazaviy chiziq (masalan, "o'tgan haftaning bir xil vaqti") har doim birinchi qadamdir; Ilg'or modellar faqat ushbu poydevordan oshib ketgan darajada qimmatlidir. AI model kodini va xususiyat quvurini yaratishda yordam beradi.
5-qadam - Baholash. Model ko'rmaydigan vaqt oralig'ida sinovdan o'tkaziladi (kelajak davr); Trening ma'lumotlarida hech qachon baholanmaydi. Ko'rsatkichlar soat va rejim bo'yicha bo'linadi.
6-qadam - noaniqlik haqida xabar bering. Yagona raqam emas, balki diapazon (bashorat bandi) berilgan; Tarmoq zaxirasi ushbu bandga muvofiq rejalashtirilgan.
Prognoz xatosini o'lchash: MAPE va undan tashqari
Prognoz sifatini o'lchash uchun bir nechta ko'rsatkichlar qo'llaniladi. MAPE (Mean Absolute Percentage Error) - bashorat va haqiqat o'rtasidagi o'rtacha foiz farqi; Buni izohlash oson. Odatda 1 dan 3 foizgacha MAPE tizim darajasidagi qisqa muddatli yukni bashorat qilish uchun yaxshi hisoblanadi; Yagona bino / oziqlantiruvchi darajasida bu qiymat tabiiy ravishda yuqori bo'ladi, chunki bitta iste'molchi ko'proq o'zgaruvchan.
Ammo faqat MAPE noto'g'ri bo'lishi mumkin. O'rtacha past bo'lib tuyulsa ham, eng yuqori soatlarda tizimli og'ish bo'lishi mumkin va tarmoq eng yuqori nuqtada juda muhim. Shuning uchun, xatoni soatiga, kun turiga qarab va ayniqsa, eng yuqori daqiqalarda alohida tekshirish kerak. Bundan tashqari, xatoning yo'nalishi muhim ahamiyatga ega: doimiy ravishda kam baho berish (talabni kam baholamaslik) ishlab chiqarish jadvalining noto'g'riligiga olib keladi va nomutanosiblikni keltirib chiqaradi.
Diqqat: "MAPE 2 foiz, ajoyib" deyishning o'zi etarli emas. Agar MAPE eng yuqori soati 6 foiz bo'lsa va siz doimo kechki cho'qqini kam baholasangiz, ushbu model bilan tarmoq muvozanati buziladi. Hech qachon o'rtacha ko'rsatkichni rejim bo'yicha ajratmasdan xavfsiz deb hisoblamang.
Uchta mini holat: raqamlar bo'yicha
1-holat - Asosiy chiziqdan o'tmaslik. Bir jamoa murakkab modelni yaratdi va 2,8 foiz MAPEga ega bo'ldi va xursand bo'ldi. Keyin oddiy "o'tgan haftaning bir xil vaqti + haroratni to'g'rilash" asosi 2,6 foizni berdi. Murakkab model poydevordan o'ta olmadi; qo'shimcha murakkablikda hech qanday qiymat yo'q edi. Dars: har doim birinchi navbatda oddiy poydevorni quring.
2-holat - tepadagi ko'r nuqta. Bir distribyutor kompaniyasining modeli umumiy MAPEda 2,1 foizga yaxshi edi, lekin yozgi oqshom konditsionerlik cho'qqisida uni doimiy ravishda 7 foizga kam bashorat qildi. Bu bir necha issiq kunlarda kutilmagan yuk va kuchlanishning pasayishiga olib keldi. Harorat atributiga "ketma-ket issiq kunlar soni" (bino issiqlik to'planishi) qo'shilganda, eng yuqori xatolik 3 foizga kamaydi.
3-holat - Oqishni ushlab turish. Bitta stajyorning modeli teskari testda (0,4 foiz MAPE) ajoyib natijalarga erishdi. Tekshiruv shuni ko'rsatdiki, model atribut sifatida bashorat qilingan vaqtning haqiqiy haroratidan foydalangan; Holbuki, aslida bu faqat ob-havo ma'lumoti bo'lar edi. Oqish bartaraf etilgach, MAPE real 2,5 foizga oshdi. "Juda yaxshi" natija ko'pincha xato belgisidir.
Zaif taklif / Kuchli taklif
Zaif taklif:
Ushbu yuk maʼlumotlari bilan bashorat modelini yarating.[maʼlumotlar]
Kuchli so'rov:
Sizning rolingiz: energiya talabini prognozlash bo'yicha mutaxassis. Maqsad: kun oldin (24 soat oldin) soatlik tizim yuki prognozi.- Avval oddiy bazani taklif qiling (masalan, o'tgan haftaning xuddi shu vaqti) va unga havola qiling.- Atributlar ro'yxatini chiqarib oling; HAR bir atribut uchun "bashorat bir zumda mavjudmi?" belgi. Oqish xavfi ostida bo'lganlarni ajrating.- Baholashni mashg'ulot davridan Alohida, keyingi davrda o'tkazing.- MAPE haqida umumiy ma'lumot berish VA eng yuqori soatlarda alohida; Xatoning yo'nalishini belgilang (past/yuqori). - Natija bitta raqam emas, balki bashorat qilish oralig'i bo'lsin. Ma'lumotlar sxemasi: [ustunlar]
Kuchli taklif poydevorni mustahkamlaydi, oqishning oldini oladi, baholashni to'g'ri o'rnatadi va noaniqlikni ko'rinadigan qiladi - yomon yukni prognozlashning to'rtta klassik xatosini yo'q qiladi.
To'rt nusxa ko'chirish shablonlari
1) Atribut va oqishni tekshirish:
Quyidagi bashorat muammosi uchun funksiyalar roʻyxatini taklif qiling: [muammo]. Har bir atribut uchun uchta ma'lumotni taqdim eting: (a) nima uchun bu yukga ta'sir qiladi, (b) bashorat bir zumda mavjudmi, (c) sizib ketish xavfi mavjud. Ro'yxatingizdan oqayotganlarni olib tashlang.
2) Asosiy modelni yaratish:
Ushbu yuklamalar seriyasi uchun kamida ikkita oddiy bazani taklif qiling (masalan, kechagi vaqt, oʻtgan haftaning xuddi shu vaqti, haroratga qarab tuzatilgan oʻrtacha). Har birining mantiqiy asosini yozing. Ilg'or model, agar u ushbu asoslarni mazmunli o'tkazsagina taklif qilinadi.
3) Baholash protokoli:
Ushbu model uchun baholash rejasini tuzing: vaqt tartibida alohida o'qitish/sinov davrlari (kelajakdan o'tmishga oqish yo'q). Ko'rsatkichlarni umumiy, kun turi va eng yuqori soat asosida alohida hisoblang. Xatoning tizimli tomoni haqida xabar bering.
4) noaniqlik va qaror qabul qilish:
Prognozni diapazon bilan taqdim eting (yuqori/pastki band). Ushbu oraliq tarmoqning ortiqcha bo'lishi va bozor taklifi qaroriga qanday bog'lanishini tushuntiring. Shuningdek, "eng yomon stsenariy" qanday bo'lishi mumkinligi haqidagi savolga javob bering.
Prognoz gorizonti jadvali
gorizont
Davomiyligi
Asosiy foydalanish
dominant omil
juda qisqa
Daqiqa-soat
muvozanatlash, nazorat qilish
oxirgi yuk
qisqa
1-7 kun
Birlik majburiyati, bozor
Ob-havo, kun turi
o'rta
Hafta-yil
Texnik xizmat ko'rsatish, yoqilg'i, shartnoma
mavsumiylik, tejamkorlik
uzoq
yillar
Investitsiyalar, imkoniyatlar
Aholi, EV, issiqlik pompasi
Umumiy xatolar
- Oddiy poydevorni o'tkazib yuborish. Murakkab modelni oddiy poydevordan ustun ekanligini isbotlamasdan qimmatli deb hisoblash mumkin emas.
- Ma'lumotlar sizib chiqishi. Bashorat qilish vaqtida mavjud bo'lmaydigan ma'lumotni kiritish noto'g'ri mukammallikni keltirib chiqaradi.
- O'rtacha ko'rsatkichga ko'r-ko'rona ishonish. Agar eng yuqori soatlar va mavsumiy o'tishlar alohida tekshirilmasa, tarmoq xavf ostida.
- Toq raqam berish. Noaniqlik bandisiz prognozlash ortiqcha rejalashtirish uchun to'liq emas.
- Trening ma'lumotlarini baholash. Model har doim ko'rinmaydigan davrda sinovdan o'tkazilishi kerak.
qisqa bayoni; yakunida
Yukni bashorat qilish - energiya tizimining zarbasi; Uning usuli va noaniqligi ufqqa qarab o'zgaradi. Yaxshi bashorat yaxshi atributlardan boshlanadi va oqishga qarshi ehtiyotkorlik talab qiladi. Sun'iy intellekt xususiyatlarni yaratish, model yaratish va baholashda kuchli yordamdir; lekin oddiy asosiy chiziq har doim mos yozuvlar bo'lib, baholash ko'rinmas davrda amalga oshiriladi va xato o'rtacha emas, balki tepalik/rejim asosida talqin qilinadi. Baholash bitta raqam emas, balki qaror qilingan diapazondir.
Ilova vazifasi
Yuk yoki iste'mol seriyasini oling. Avval oddiy bazani qo'lda o'rnating (masalan, "o'tgan haftaning bir xil vaqti"). Keyin AIdan "Atribut va oqish tekshiruvi" va "Baholash protokoli" shablonlari bilan bashorat qilish rejasini so'rang. Har bir tavsiya etilgan atributning oqish xavfi haqida o'zingizga savol bering. Va nihoyat, eng yuqori soatlardagi prognoz xatosi o'rtacha xatolikdan farq qiladimi yoki yo'qligini tekshiring va topilmangizni yozing.
nazorat ro'yxati
- [ ] Men prognoz gorizonti, rezolyutsiya va maqsadni aniqladim
- [ ] Men oddiy poydevor qurdim va unga havola qildim
- [ ] Har bir atribut "bir zumda bashorat qilinadimi?" Men uni oqish uchun tekshirdim.
- [ ] Men ko'r davrda baho berdim
- [ ] Men MAPE ni umumiy va eng yuqori soat asosida alohida tekshirdim
- [ ] Men xatoning tizimli yo'nalishini tekshirdim (past/yuqori)
- [ ] Men taxminni bir qator noaniqlik va mulohazalar bilan taqdim etdim