Machine Learning und Prognosen im Energiebereich

Computer-Workshop

Die nächsten Termine

Machine Learning und Prognosen im Energiebereich, 12.-13. November 2020, Leipzig

Machine Learning und Prognosen im Energiebereich, 02.-03. Dezember 2020, Leipzig

Inhalt

Ziel des Workshops ist es, den Einsatz von Machine Learning mit neuronalen Netzen für energiewirtschaftliche Prognosen zu erarbeiten. Nach einer Einführung in die Funktionsweise von neuronalen Netzen konstruieren wir ein erstes einfaches Netz zum Erlernen von einigen deterministischen Funktionen. Wir machen uns dabei mit der Phyton Entwicklungsumgebung Anaconda und den Tensorflow/Keras Packages vertraut.

Auf Basis von Zeitreihen aus der Energiewirtschaft experimentieren wir mit Netzen zur Prognose. Wir denken dabei an kurzfristige Prognosen der Kundenlast (Strom/Gas/Wärme) oder z.B. des RZ-Saldos. Die Zeitreihen sollten genügend Struktur aufweisen, die das Netz erlernen kann. Damit kommen auch Spot- oder Intraday-Preise in Betracht, nicht aber Futures-Preise (Random Walk).

Wir steigern die Komplexität der Modelle durch multivariate Ansätze und spezielle Layers wir RNN, LSTM oder Convolution. Zur Überwindung der limitierten Rechenleistung unserer Schulungs-Laptops migrieren wir komplexe Netze auf GPU/TPU-unterstützte Cloud Server. Statistische Prognosemodelle dienen als Benchmark für den Erfolg unserer Experimente.

Zielgruppe

Die Veranstaltung wendet sich an Prognose-Interessierte aus der Energiewirtschaft, wobei weder zum Thema Machine Learning noch zu den verwendeten Tools Vorkenntnisse erwartet werden. Erfahrungen mit Python wären aber sicherlich hilfreich.

Themen

Neural Networks  |  Hidden Layers  |  Deep Learning  |  Backpropagation  |  Python, NumPy  |  TensorFlow, Keras  |  TensorBoard  |  Prognosemethoden  |  Training, Validierung, Test  |  CPU, GPU, TPU  |  PVC  |  RNN, LSTM  |  Convolutional Layers, Pooling  |  Hyperparameter Tuning

1. Tag

VonBisInhalt
10:00:0011:30:00Intro: Perceptron, Neuronale Netze, Hidden Layers, Backpropagation
11:30:0011:45:00Kaffeepause
11:45:0013:00:00Python, Tensor Operationen (NumPy), TensorFlow, Keras, TensorBoard
13:00:0014:30:00Mittagessen
14:30:0016:30:00Beispiel-Zeitreihen, Prognose, Training-, Validation-, Test-Daten
16:30:0017:00:00Kaffeepause
17:00:0018:30:00Migration auf Cloud Server mit GPU/TPU, weitere Beispiele
19:00:0021:30:00Gemeinsames Abendessen

2. Tag

VonBisInhalt
09:00:0010:30:00Multivariater Ansatz, Einflußgrößen, Normalisierung der Inputdaten
10:30:0011:00:00Kaffeepause
11:00:0013:00:00Rückgekoppelte Layers (RNN, LSTM), Convolutional Layers
13:00:0014:30:00Mittagessen
14:30:0015:30:00Input (Model) Selection, Keras Hyperparameter Tuning
15:30:0016:00:00Kaffeepause
16:00:0017:00:00Fazit, Diskussion, Ausblick

Hinweise zur Technik

Wir stellen Ihnen für den Workshop ein Windows Notebook mit Office 2016, Anaconda3 (Python, NumPy, TensorFlow etc.) und div. weiterer Software zur Verfügung.