Migliorare le previsioni della domanda di elettricità per i microgrid

La domanda di elettricità è difficile da prevedere, soprattutto in piccoli gruppi di case chiamati microgrids. Questi gruppi possono avere bisogno di energia molto diversi che cambiano da un'ora all'altra. Per far funzionare tutto senza intoppi, è importante sapere quanta elettricità servirà in futuro. Invece di indovinare un singolo numero per l'elettricità necessaria, che potrebbe non essere corretto, è meglio fornire un intervallo di valori possibili. Questo intervallo aiuta a mostrare quanto possano essere incerte le nostre previsioni.

Questo articolo presenta un nuovo metodo che utilizza i dati energetici passati per fornire previsioni migliori per la domanda di elettricità. Questo metodo si concentra sul fornire un intervallo di valori osservando i modelli nei dati e utilizzando una tecnica chiamata Bootstrapping per rendere le previsioni più accurate.

#L'importanza di previsioni accurate

Negli ultimi anni, i mercati dell'elettricità sono cambiati molto. Adesso, molte persone possono comprare e vendere elettricità, non solo le grandi aziende. Questo cambiamento ha portato alla creazione di Operatori di Sistema Indipendenti (ISO) che aiutano a gestire l'acquisto e la vendita di elettricità. Luoghi come il New England e il Texas hanno ISO che si occupano della determinazione dei prezzi in base all'offerta e alla domanda.

Per i piccoli utenti elettrici, come i microgrids residenziali, è importante sapere quanta elettricità servirà nel prossimo futuro. Se possono prevedere il loro fabbisogno di elettricità per il giorno successivo, possono evitare picchi di prezzo improvvisi e risparmiare.

Tuttavia, fare previsioni accurate è complicato. I microgrids residenziali servono spesso solo poche case, il che significa che i loro fabbisogni elettrici possono variare molto. Questa fluttuazione può portare a grandi errori nelle previsioni. Pertanto, creare un intervallo di risultati possibili, conosciuto come intervalli di previsione, può essere un approccio migliore. In questo modo, gli utenti possono vedere non solo un numero, ma un intervallo di valori che riflettono l'incertezza.

#Sfide nella previsione della domanda di elettricità

La domanda di elettricità cambia nel tempo in base a molti fattori. Può variare quotidianamente, settimanalmente e persino stagionalmente. Questo schema rende le previsioni complicate. Inoltre, ci sono nuovi fattori come i pannelli solari e i veicoli elettrici che influenzano quanta elettricità viene utilizzata.

La complessità di questi fattori rende difficile indovinare semplicemente quanta elettricità sarà necessaria. A causa di questi problemi, fare affidamento su previsioni a punto singolo può portare a errori. Un intervallo più ampio di risultati possibili aiuta i decisori a pianificare meglio.

#Apprendimento Automatico nella previsione della domanda di elettricità

Negli ultimi tempi, le tecniche di apprendimento automatico sono diventate popolari per prevedere la domanda di elettricità. L'apprendimento automatico utilizza algoritmi per analizzare i dati passati e fare previsioni basate sui modelli che trova. Alcune tecniche comuni usate includono la regressione lineare e le reti neurali artificiali.

Anche se queste tecniche possono fornire buone previsioni a punto, spesso mancano nella previsione dell'intervallo di utilizzo futuro dell'elettricità. Quindi, è necessario un metodo che combini queste previsioni puntuali con una comprensione di come la domanda possa variare.

#Bootstrapping per previsioni migliori

Il bootstrapping è un metodo che aiuta a creare una stima migliore dell'incertezza nelle previsioni. Invece di guardare solo ai dati originali, il bootstrapping implica prendere campioni casuali dai dati per creare molti scenari possibili. In questo modo, si può vedere un intervallo di risultati possibili piuttosto che un solo indovinato.

Tuttavia, i dati sulla domanda di elettricità spesso seguono un modello, il che significa che gli errori (la differenza tra ciò che ci si aspettava e ciò che è realmente accaduto) possono essere collegati tra loro. Il metodo tradizionale di bootstrapping assume che tutti gli errori passati siano indipendenti. Questo può portare a problemi nelle previsioni, perché la domanda di elettricità non è casuale; è influenzata da molti fattori.

Per migliorare le previsioni, si può utilizzare una tecnica chiamata block bootstrapping. Invece di campionare i Residui individuali (gli errori), i blocchi di punti dati consecutivi vengono campionati insieme. Questo metodo aiuta a mantenere intatta la struttura dei dati e fornisce una migliore stima degli intervalli di previsione.

#Clustering per migliorare le previsioni

Per migliorare ulteriormente gli intervalli di previsione, questo approccio utilizza il clustering. Il clustering è un metodo per raggruppare elementi simili insieme. Nel contesto della domanda di elettricità, significa raggruppare giorni con modelli di domanda simili. Facendo ciò, possiamo trovare modelli negli errori associati a questi giorni e utilizzare queste informazioni per fare previsioni migliori.

In termini più semplici, se due giorni hanno un utilizzo elettrico simile, è probabile che gli errori nelle previsioni per quei giorni siano simili. Raggruppando insieme i giorni, possiamo sfruttare questa somiglianza. I residui dei giorni in ogni cluster aiutano a creare intervalli di previsione più accurati.

#Il metodo proposto

Il metodo proposto inizia con la raccolta di dati storici sulla domanda di elettricità. Questi dati vengono utilizzati per creare stime puntuali utilizzando tecniche di apprendimento automatico. Poi, invece di guardare solo a queste stime da sole, l'approccio utilizza i residui storici per formare una memoria degli errori passati.

Successivamente, i giorni con modelli di domanda simili vengono raggruppati insieme utilizzando metodi di clustering. Questo raggruppamento aiuta a creare un insieme più raffinato di residui che possono essere bootstrappati. Selezionando i residui dal cluster che meglio si adatta alla stima del giorno attuale, possiamo generare un migliore intervallo per l'intervallo di previsione.

Questa tecnica di block bootstrapping basata sul clustering combina sia il bootstrapping che il clustering per creare previsioni altamente affidabili per la domanda di elettricità nel giorno successivo.

#Dati e metodologia

I dati sulla domanda di elettricità utilizzati per questa ricerca provengono da varie fonti, comprese le abitazioni residenziali in alcune regioni. I dati vengono raccolti a brevi intervalli, spesso ogni minuto o ogni 15 minuti, per creare un'immagine dettagliata e accurata dell'uso dell'elettricità.

Per iniziare il processo, viene calcolata la domanda media giornaliera dai dati storici. Questa domanda media viene poi suddivisa in vari intervalli e le stime puntuali vengono effettuate utilizzando modelli di apprendimento automatico.

I residui di questi modelli vengono poi raccolti. Attraverso il clustering, i giorni vengono ordinati in gruppi basati su modelli di domanda simili. Una volta definiti i cluster, i residui vengono campionati dal cluster corretto in base alla stima della domanda del giorno attuale.

#Risultati e valutazione delle performance

La performance del metodo proposto basato sul clustering viene valutata rispetto ad altri metodi di bootstrapping comuni. Questa valutazione mostra quanto bene si comporta il nuovo metodo nel creare intervalli di previsione accurati rispetto agli approcci tradizionali.

Confrontando questi metodi, vengono misurati indicatori di performance chiave come la larghezza degli intervalli di previsione e l'accuratezza delle previsioni. L'obiettivo è creare intervalli più ristretti che catturino comunque la domanda reale di elettricità nella maggior parte dei casi.

I risultati mostrano che il metodo proposto non solo è più veloce, ma produce anche intervalli di confidenza migliori rispetto ai metodi tradizionali. Utilizzando una combinazione di apprendimento automatico per le stime puntuali e clustering per la stima degli intervalli, il metodo migliora significativamente l'accuratezza delle previsioni per le future domande di elettricità.

#Conclusione

In conclusione, prevedere la domanda di elettricità per i microgrids è un compito difficile. I metodi tradizionali spesso non funzionano, specialmente quando si cerca di tenere conto dell'incertezza coinvolta in queste previsioni. L'approccio di bootstrapping basato sul clustering proposto sfrutta l'apprendimento automatico e i dati di giorni passati simili per creare intervalli di previsione più affidabili.

Questo metodo fornisce una visione più chiara delle potenziali esigenze future di elettricità. Aiuta gli operatori dei microgrid a prendere decisioni informate fornendo loro un intervallo di bisogni attesi invece di un solo indovinato. In definitiva, offre una soluzione pratica per gestire la domanda di elettricità in un panorama energetico in rapida evoluzione.

#Direzioni future

Sebbene questo metodo dimostri grande promessa, c'è sempre spazio per miglioramenti. Lavori futuri potrebbero coinvolgere l'uso di tecniche di clustering più avanzate o l'integrazione di ulteriori fattori che influenzano la domanda di elettricità. Esplorare altri modelli di apprendimento automatico potrebbe anche portare a previsioni migliori.

Continuando a perfezionare questi metodi, possiamo migliorare la nostra capacità di prevedere accuratamente la domanda di elettricità, aprendo la strada a una gestione energetica più efficiente in contesti residenziali.