Abstract-Säkerställa hållbarhet kräver mer effektiv energihantering med minimerad energislöseri. Framtidens elnät bör därför ge en aldrig tidigare skådad flexibilitet i energiförvaltningen. För att fatta intelligenta beslut krävs därför exakta förutsägelser om framtida energiefterfrågan/belastning, både på aggregerad och individuell platsnivå. Prognoser för energibelastningen har därför fått ökad uppmärksamhet under den senaste tiden, men har visat sig vara ett svårt problem. I detta dokument presenteras en ny energi belastning prognos metod baserad på Deep Neural Networks, särskilt Long Short Term Memory (LSTM) algoritmer. Det presenterade arbetet undersöker två varianter av LSTM: 1) standard LSTM och 2) LSTM-baserad Sequence to Sequence (S2S) arkitektur. Båda metoderna tillämpades på en uppsättning referensuppgifter om elförbrukningen från en bostadskund. Båda arkitekturerna var utbildade och testade på en timmes och en minuts tidsstegsupplösningsdataset. Experimentella resultat visade att standard LSTM misslyckades med en minuts upplösningsdata medan de presterade bra i en timmes upplösningsdata. Det visade sig att S2S-arkitekturen fungerade bra på båda datauppsättningarna. Vidare visade det sig att de metoder som presenterats gav jämförbara resultat med de andra djupinlärningsmetoderna för energiprognoser i litteraturen.
Standard LSTM jämfördes med Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) arkitektur REF och på en minuts tidsstegsupplösningsdata, Seq2Seq presterade bättre.
Building Energy Load Forecasting using Deep Neural Networks
{'venue': 'IECON 2016 - 42nd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society', 'journal': 'IECON 2016 - 42nd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}