Detecção e correção de outliers em curvas de demanda de energia utilizando redes neurais artificiais autoencoders
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/27059 |
Resumo: | One of the main problems encountered in Smart Grids is the occurrence of outliers, which can corrupt data, thus modifying the information brought by them, making it difficult for electrical system operators to make decisions based on this information. Therefore, this work proposes an integrated outlier detection and correction methodology, based on artificial neural networks. More specifically, a detection system based on Autoencoders was developed, with the aid of a softmax layer, and a correction system based on Autoencoders. The proposed methodology was contemplated in several scenarios, using data from a real substation, where the influence of the variation in the number of outliers present in the database, as well as the variation of their amplitude, on the functioning of the algorithms, is evaluated. In the tests performed, the detection technique achieved Accuracy and F-scores greater than 99.7% and 97.4%, respectively. The correction technique obtained MAPE mean absolute percentage error of 1.42%, while the root mean square error remained, in most of the evaluated scenarios, below 0.15 MW, a value that represents about 1.7% of the maximum power value available in the database. |
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Detecção e correção de outliers em curvas de demanda de energia utilizando redes neurais artificiais autoencodersInteligência artificialMedidores inteligentesRedes Neurais Artificiais (RNA)Redes elétricas inteligentesDetecção e correção de outliersAutoencodersArtificial intelligenceSmart metersArtificial Neural Networks (ANN)Smart gridsOutlier detection and correctionCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAOne of the main problems encountered in Smart Grids is the occurrence of outliers, which can corrupt data, thus modifying the information brought by them, making it difficult for electrical system operators to make decisions based on this information. Therefore, this work proposes an integrated outlier detection and correction methodology, based on artificial neural networks. More specifically, a detection system based on Autoencoders was developed, with the aid of a softmax layer, and a correction system based on Autoencoders. The proposed methodology was contemplated in several scenarios, using data from a real substation, where the influence of the variation in the number of outliers present in the database, as well as the variation of their amplitude, on the functioning of the algorithms, is evaluated. In the tests performed, the detection technique achieved Accuracy and F-scores greater than 99.7% and 97.4%, respectively. The correction technique obtained MAPE mean absolute percentage error of 1.42%, while the root mean square error remained, in most of the evaluated scenarios, below 0.15 MW, a value that represents about 1.7% of the maximum power value available in the database.NenhumaUm dos principais problemas encontrados em Smart Grids é a ocorrência de outliers, que podem corromper dados, modificando então as informações trazidas por eles, dificultando a tomada de decisão com base nestas informações por parte dos operadores do sistema elétrico. Portanto, este trabalho propõe uma metodologia integrada de detecção e correção de outliers, baseada em redes neurais artificiais. Mais especificamente, foi desenvolvido um sistema de detecção baseado em Autoencoders, com auxílio de uma camada softmax, e um sistema de correção baseado em Autoencoders. A metodologia proposta foi submetida a diversos cenários, utilizando dados de uma subestação real, onde avalia-se a influência da variação do número de outliers presentes no banco de dados, assim como da variação da amplitude destes, sobre o funcionamento dos algoritmos. Nos testes conduzidos, a técnica de detecção chegou a alcançar Acurácia e F-score superiores a 99,7% e 97,4%, respectivamente. A técnica de correção chegou a obter erro percentual absoluto médio MAPE de 1,42%, enquanto a raiz do erro médio quadrático se manteve, na maioria dos cenários avaliados, inferior a 0,15 MW, valor que representa cerca de 1,7% do valor máximo de potência disponível no banco de dados.Universidade Federal da ParaíbaBrasilEngenharia ElétricaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUFPBVillanueva, Juan Maurício Moiseshttp://lattes.cnpq.br/1446817462218646Pimentel, Levi da Costa2023-06-01T10:43:11Z2023-04-172023-06-01T10:43:11Z2023-03-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/27059porAttribution-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPB2023-06-02T06:03:56Zoai:repositorio.ufpb.br:123456789/27059Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufpb.br/PUBhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/oai/requestdiretoria@ufpb.br|| diretoria@ufpb.bropendoar:2023-06-02T06:03:56Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)false |
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