Napoved preostalega odjema električne energije z Gaussovimi procesiDebeljak, Taja (Avtor) Smrekar, Jaka (Mentor) Krese, Blaž (Komentor) napoved preostalega odjema električne energijeGaussovi procesiBayesovo sklepanjestrojno učenjeDereguliran trg električne energije in vedno večje povpraševanje po električni energiji povečujeta potrebo po modelih za napovedovanje odjema. Natančne napovedi udeležencem na trgu pomagajo pri načrtovanju, upravljanju in nadzoru sistemov električne energije. V magistrskem delu se ukvarjamo s problemom napovedovanja preostalega odjema električne energije. Med preostali odjem sodi odjem pri vseh odjemalcih, katerih priključna moč je manjša od 43 kW. Za napovedovanje se pogosto uporabljajo regresijske metode, ki večinoma dajejo zadovoljive rezultate. V našem primeru pa smo se problema napovedovanja lotili z metodo Gaussovih procesov, ki temelji na Bayesovi statistiki. Model Gaussovih procesov je v magistrskem delu predstavljen z dvema pristopoma, to sta pristop v prostoru funkcij in pristop v uteženem prostoru. Rezultat Gaussovega procesa pri novi vhodni točki je normalna verjetnostna porazdelitev določena s povprečjem in varianco. Povprečje predstavlja najverjetnejšo izhodno vrednost, varianca pa predstavlja informacijo o zaupanju v napovedano vrednost izhoda. Na količino odjema pomembno vplivajo različne vplivne spremenljivke, ki jih v delu analiziramo in preverimo katere je smiselno vključiti v model. Za implementacijo modela smo uporabili Pythonovo knjižnico za strojno učenje Scikit-Learn. Model smo preizkusili na podatkih preostalega odjema na območju distribucijskega omrežja Elektro Ljubljana, d.d.20212021-03-31 08:15:06Magistrsko delo/naloga125666sl