Was sind die besten Möglichkeiten, die Genauigkeit der Lastprognose mit maschinellem Lernen zu verbessern?

2 Feature-Engineering und -Auswahl

Feature Engineering ist der Prozess der Erstellung neuer Features oder Variablen aus den vorhandenen Daten, die die relevanten Informationen und Merkmale des Lastprognoseproblems erfassen können. Einige gängige Features für die Lastprognose sind z. B. zeitbezogene Features wie Stunde, Tag, Monat, Saison, Wochentag, Wochenende, Feiertag und Sommerzeit. wetterbezogene Merkmale wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit, Sonneneinstrahlung und Wolkenbedeckung; und kundenbezogene Funktionen, wie z. B. Lastprofil, Tarif und Demand-Response-Teilnahme. Bei der Merkmalsauswahl werden die relevantesten und informativsten Merkmale für die Modelle des maschinellen Lernens ausgewählt und gleichzeitig die Dimensionalität und Komplexität der Daten reduziert. Feature-Engineering und -Auswahl können dazu beitragen, die Genauigkeit und Interpretierbarkeit der Lastprognosen zu verbessern und Über- und Unteranpassungsprobleme zu vermeiden.

4 Modellintegration und -aktualisierung

Die Modellintegration ist ein Prozess, bei dem mehrere Machine Learning-Modelle oder -Methoden kombiniert werden, um die Genauigkeit und Robustheit der Lastprognose zu verbessern. Beim Stacking werden die Ausgaben mehrerer Modelle als Eingaben für ein anderes Modell verwendet, um die endgültige Prognose zu erstellen. Blending ist ein gewichteter Durchschnitt der Ergebnisse mehrerer Modelle, um die endgültige Prognose zu erstellen, während Hybrid Machine Learning-Modelle mit traditionellen Methoden wie statistischen oder physikalischen Modellen kombiniert, um die endgültige Prognose zu erstellen. Bei der Modellaktualisierung werden Machine Learning-Modelle mit neuen und aktualisierten Daten neu trainiert und verfeinert sowie Parameter und Hyperparameter angepasst, um sich an sich ändernde Bedingungen und Muster der Lastprognose anzupassen. Die Integration und Aktualisierung von Modellen kann dazu beitragen, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Lastprognosen zu verbessern und gleichzeitig Unsicherheiten und Variabilitäten von Daten zu erfassen.

5 Domänenwissen und Experten-Input

Domänenwissen und Experteninput sind unerlässlich, um die Genauigkeit der Lastvorhersage mit maschinellem Lernen zu verbessern, da sie wertvolle Erkenntnisse und Anleitungen für die Datenqualität und -vorverarbeitung, das Feature-Engineering und die -auswahl, die Modellauswahl und -bewertung sowie die Modellintegrations- und -aktualisierungsschritte liefern können. Domänenwissen und Experteninput können helfen, den Kontext und die Merkmale des Lastprognoseproblems zu verstehen, wie z. B. die Art und Höhe der Last, den Zeithorizont und die Häufigkeit der Prognosen, die Faktoren und Ereignisse, die die Last beeinflussen, sowie die Anforderungen und Einschränkungen der Anwendung. Domänenwissen und Experteninput können auch dabei helfen, die Lastprognosen zu validieren und zu interpretieren sowie potenzielle Fehler und Anomalien zu identifizieren und zu korrigieren.

Die Lastprognose ist eine herausfordernde und wichtige Aufgabe für das Energiemanagement, für die maschinelles Lernen leistungsstarke und flexible Lösungen bieten kann. Maschinelles Lernen ist jedoch kein einheitlicher Ansatz und erfordert eine sorgfältige und systematische Implementierung und Bewertung. Wenn Sie die in diesem Artikel erläuterten Best Practices und Tipps befolgen, können Sie die Genauigkeit Ihrer Lastprognose mit maschinellem Lernen verbessern und bessere Ergebnisse für Ihre Energiemanagementziele erzielen.

6 Hier erfahren Sie, was Sie sonst noch beachten sollten

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