Situational forecasting of electricity demand in the region

Abstract

<span>The process of forecasting volumes of electricity sales on the wholesale market is considered. To improve the quality of the forecast, it is proposed to use the method of machine learning Random Forests as part of the solution of the task of situational forecasting of electricity consumption. A comparison of the Random Forests with a simple linear regression is performed. The forecast is based on historical data on electricity consumption in Ukraine, as well as changes in cost per hour of consumption and a number of key factors. Forecasting takes into account weather conditions, macro – financial and economic characteristics. When the software was implemented, the library used includes the implementation of the prognostic algorithms Spark MLlib, which specializes in machine learning methods. Training samples were created based on historical data found in different open sources. In the introduction section the justification of the problem of forecasting demand for electricity and the impossibility of taking into account all factors affecting the environment when using standard approaches is made. In the results section, a number of indicators have been calculated capable of determining the accuracy of the forecast: the mean square error, the mean relative error and the absolute error. In the mathematics section, a description and analysis of the Random Forests algorithm was given. The graphs were built showing the results of the forecast in different time periods: one day, one week, one year. The results were compared with the original historical data. Added tables that show the input data and the results obtained using linear regression and the algorithm of machine learning Random Forests. In conclusion, conclusions were drawn about the effectiveness of the algorithm Random Forests, as well as a possible problem when working with machine learning algorithms.</span>

Authors and Affiliations

Serhiy Shevchenko, Dmytro Druppov, Mykola Bezmenov

Keywords

Related Articles

Adaptive training system for IT-companies personnel: design principals, architectural models and implementation technology

<p class="304"><span lang="EN-US">Investigated problems and not resolved issues related to corporate training for IT-companies personnel, explored the actuality and goal of creating adaptive training and learning systems...

КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСІВ ДИФУЗІЇ У ПОХИЛИХ ПРОСТОРОВО-ПЕРІОДИЧНИХ ПОТЕНЦІАЛАХ

Нещодавно було показано, що в істотно нерівноважних системах коефіцієнт дифузії може вести себе немонотонно з температурою. Одним із прикладів таких систем з аномальною температурної залежністю є рух броунівських часток...

Використання інструментів управління знаннями для підвищення ефективності взаємодії університетів та промисловості

<span>Представлено огляд основних напрямків діяльності університетів в галузі трансферу знань та запропоновано концептуальну схему взаємодії університетів та промисловості. Викладено фактори негативного впливу на стійкий...

Алгоритм построения стационарного нормального марковского 3d-поля: динамические уравнения движения, статистические распределения вероятностей, визуализация

<span>Рассмотрено трехмерное поле, обладающее свойствами стационарности, нормальности и марковости. На основе иерархического подхода проведен вероятностный анализ рассматриваемых случайных величин, процессов и полей. Пос...

Підхід до виявлення аномальної поведінки процесів в системах процесного управління на основі аналізу логів

<span>В роботі запропоновано підхід до виявлення аномалій поведінки знання-ємних бізнес-процесів на основі порівняльного аналізу трас у складі журналів реєстрації подій. Підхід враховує темпоральному і об’єктний аспекти...

Download PDF file
  • EP ID EP465195
  • DOI 10.20998/2079-0023.2018.21.06
  • Views 103
  • Downloads 0

How To Cite

Serhiy Shevchenko, Dmytro Druppov, Mykola Bezmenov (2018). Situational forecasting of electricity demand in the region. Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї, 1297(21), 28-35. https://europub.co.uk/articles/-A-465195