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dc.contributorRomeral Martínez, José Luis
dc.contributor.authorGiacometto Torres, Francisco
dc.contributor.otherUniversitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria Electrònica
dc.date.accessioned2017-12-01T11:43:48Z
dc.date.available2017-12-01T11:43:48Z
dc.date.issued2017-07-25
dc.identifier.citationGiacometto Torres, F. "Adaptive load consumption modelling on the user side: contributions to load forecasting modelling based on supervised mixture of experts and genetic programming". Tesi doctoral, UPC, Departament d'Enginyeria Electrònica, 2017.
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2117/111507
dc.description.abstractThis research work proposes three main contributions on the load forecasting field: the enhancement of the forecasting accuracy, the enhancement of the model adaptiveness, and the automatization on the execution of the load forecasting strategies implemented. On behalf the accuracy contribution, learning algorithms have been implemented on the basis of machine learning, computational intelligence, evolvable networks, expert systems, and regression approaches. The options for increase the forecasting quality, through the minimization of the forecasting error and the exploitation of hidden insights and miscellaneous properties of the training data, are equally explored in the form of feature based specialized base learners inside of a modelling ensemble structure. Preprocessing and the knowledge discovery algorithms are also implemented in order to boost the accuracy trough cleaning of variables, and to enhance the autonomy of the modelling algorithm via non-supervised intelligent algorithms respectively. The Adaptability feature has been enhanced by the implementation of three components inside of an ensemble learning strategy. The first one corresponds to resampling techniques, it ensures the replication of the global probability distribution on multiple independent training sub-sets and consequently the training of base learners on representatives spaces of occurrences. The second one corresponds to multi-resolution and cyclical analysis techniques; through the decomposition of endogenous variables on their time-frequency components, major insights are acquired and applied on the definition of the ensemble structure layout. The third one corresponds to Self-organized modelling algorithms, which provides of fully customized base learner's. The Autonomy feature is reached by the combination of automatic procedures in order to minimize the interaction of an expert user on the forecasting procedure. Experimental results obtained, from the application of the load forecasting strategies proposed, have demonstrated the suitability of the techniques and methodologies implemented, especially on the case of the novel ensemble learning strategy.
dc.description.abstractEste trabajo de investigación propone tres aportaciones principales en el campo de la previsión de consumos: la mejora en la exactitud de la predicción, la mejora en la adaptabilidad del modelo ante diferentes escenarios de consumo y la automatización en la ejecución de los algoritmos de modelado y predicción. La mejora de precisión que ha sido introducida en la estrategia de modelado propuesta ha sido obtenida tras la implementación de algoritmos de aprendizaje supervisados pertenecientes a las siguientes familias de técnicas: aprendizaje de máquinas, inteligencia computacional, redes evolutivas, sistemas expertos y técnicas de regresión. Otras las medidas implementadas para aumentar la calidad de la predicción han sido: la minimización del error de pronóstico a través de la extracción de información basada en análisis multi-variable, la combinación de modelos expertos especializados en atributos específicos del perfil de consumo, el uso de técnicas de pre procesamiento para aumentar la precisión a través de la limpieza de variables, y por último implementación de la algoritmos de clasificación no supervisados para obtener los atributos y las clases características del consumo. La mejora en la adaptación del algoritmo de modelado se ha conseguido mediante la implementación de tres componentes al interior de la estrategia de combinación de modelos expertos. El primer componente corresponde a la implementación de técnicas de muestreo sobre cada conjunto de datos agrupados por clase; esto asegura la replicación de la distribución de probabilidad global en múltiples y estadísticamente independientes subconjuntos de entrenamiento. Estos sub conjuntos son usados para entrenar los modelos expertos que consecuentemente pasaran a formar los modelos base de la estructura jerárquica que combina los modelos expertos. El segundo componente corresponde a técnicas de análisis multi-resolución. A través de la descomposición de variables endógenas en sus componentes tiempo-frecuencia, se abstraen e implementan conocimientos importantes sobre la forma de la estructura jerárquica que adoptaran los modelos expertos. El tercero componente corresponde a los algoritmos de modelado que generan una topología interior auto organizada, que proporciona de modelo experto base completamente personalizado al perfil de consumo analizado. La mejora en la automatización se alcanza mediante la combinación de procedimientos automáticos para minimizar la interacción de un usuario experto en el procedimiento de predicción. Los resultados experimentales obtenidos, a partir de la aplicación de las estrategias de predicción de consumos propuestas, han demostrado la idoneidad de las técnicas y metodologías implementadas; sobre todo en el caso de la novedosa estrategia para la combinación de modelos expertos.
dc.format.extent221 p.
dc.language.isoeng
dc.publisherUniversitat Politècnica de Catalunya
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dc.sourceTDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Enginyeria electrònica
dc.subject.otherEnergy management
dc.subject.otherMachine learning
dc.subject.otherKnowledge discovery algorithms
dc.subject.otherShort time load forecasting
dc.subject.otherEnsemble learning
dc.titleAdaptive load consumption modelling on the user side: contributions to load forecasting modelling based on supervised mixture of experts and genetic programming
dc.typeDoctoral thesis
dc.rights.accessOpen Access
dc.description.versionPostprint (published version)
dc.identifier.tdxhttp://hdl.handle.net/10803/457631


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