Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: http://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/19809
Πλήρες αρχείο μεταδεδομένων
Πεδίο DC ΤιμήΓλώσσα
dc.contributor.authorΑλικάρης, Αντώνης Δημήτρης-
dc.date.accessioned2025-10-17T15:08:01Z-
dc.date.available2025-10-17T15:08:01Z-
dc.date.issued2025-10-17-
dc.identifier.urihttp://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/19809-
dc.description.abstractΤα δίκτυα ηλεκτρικής ενέργειας αποτελούν θεμελιώδη λίθο για την εύρυθμη λειτουργία και την ικανοποίηση των αναγκών της σύγχρονης κοινωνίας. Είτε για την παραγωγή ηλεκτρικής ενέργειας, με γεννήτριες ή με ανανεώσιμες πηγές ενέργειας, όπως τα φωτοβολταϊκά, είτε για την μεταφορά του ρεύματος προς τους αστικούς ιστούς, έχουν αποδείξει την σημασία τους και την χρηστικότητά τους. Όμως, τα συστήματα αυτά είναι ευάλωτα στα καιρικά φαινόμενα και ειδικά με την εμφάνιση της κλιματικής αλλαγής αυτά τα φαινόμενα γίνονται όλο και πιο τακτικά, απρόβλεπτα και έντονα. Επομένως, είναι σημαντικό να μπορέσουν να δημιουργηθούν σενάρια ακραίων καιρικών φαινομένων, έτσι ώστε να υπάρχει καλύτερη εποπτεία της επίδρασής τους στα δίκτυα ηλεκτρικής ενέργειας. Στην παρούσα εργασία, γίνεται ανάπτυξη ενός μοντέλου παραγωγής συνθετικών δεδομένων με σκοπό την παραγωγή σεναρίων που θα προσομοιάζουν δύο συνθήκες καύσωνα, ήπιο και έντονο. Το μοντέλο αυτό αναπτύσσεται μετ-εκπαιδεύοντας ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο, το Text-To-Text Transfer Transformer (T5) με δεδομένα ενός δικτύου ηλεκτρικής ενέργειας της εταιρίας ASM, στο Τέρνι της Ιταλίας. Για την μετεκπαίδευσή του, τα δεδομένα μετατρέπονται σε κατάλληλη μορφή κειμένου και χρησιμοποιώντας πληροφορίες καιρού, δηλαδή την θερμοκρασία, πληροφορίες μέρας και πληροφορίες έντασης καύσωνα, το μοντέλο καταλαβαίνει τις απαραίτητες πληροφορίες για την παραγωγή της εξόδου. Επίσης, εκπαιδεύτηκαν και άλλα δύο μοντέλα σύγκρισης, το TimeGAN, το οποίο βασίζεται στα Παραγωγικά Ανταγωνιστικά Δίκτυα (Generative Adversarial Networks - GANs) με εξειδίκευση σε χρονοσειρές, και το GaussianCopula της Synthetic Data vault (SDV), το οποίο υπολογίζει τις εξόδους με χρήση στατιστικών κατανομών. Στην συνέχεια, τα τρία παραπάνω μοντέλα χρησιμοποιούνται για την παραγωγή σεναρίων καύσωνα. Αυτά τα σενάρια αξιολογούνται οπτικά βάσει τις ιστορικές και πραγματικές τιμές και στην συνέχεια συγκρίνονται τα τρία μοντέλα μεταξύ τους με την χρήση των μετρικών αξιολόγησης Dynamic Time Wraping (DTW), Mamimum Mean Discrepancy (MMD) και Pearson Correlation (PC). Τέλος, γίνεται συζήτηση για την πρακτική εφαρμογή αυτού του μοντέλου σε περιβάλλον προσομοίωσης του δικτύου ηλεκτρικής ενέργειας, με σκοπό τον υπολογισμό των τιμών τάσεων, με χρήση ενός προγράμματος υπολογισμού ροής ισχύος (power flow), για την αξιολόγηση της ανθεκτικότητάς του.en_US
dc.languageelen_US
dc.subjectΜεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα (LLMs)en_US
dc.subjectΠαραγωγικά Αντιπαραθετικά Δίκτυα (GANs)en_US
dc.subjectΜετ-εκπαίδευση Μοντέλων (fine-tuning)en_US
dc.subjectΠαραγωγή Συνθετικών Δεδομένων Χρονοσειρώνen_US
dc.subjectΠροσομοίωση Ροής Ισχύοςen_US
dc.subjectΣτρατηγικές Ανθεκτικότητας Δικτύωνen_US
dc.subjectTimeGANen_US
dc.subjectGaussianCopulaen_US
dc.subjectText-To-Text Transfer Transformer (T5)en_US
dc.titleΠαραγωγή ακραίων δεδομένων σε συστήματα ηλεκτρικής ενέργειας με χρήση μεγάλων γλωσσικών μοντέλωνen_US
dc.description.pages100en_US
dc.contributor.supervisorΑσκούνης Δημήτριοςen_US
dc.departmentΤομέας Ηλεκτρικών Βιομηχανικών Διατάξεων και Συστημάτων Αποφάσεωνen_US
Εμφανίζεται στις συλλογές:Διπλωματικές Εργασίες - Theses

Αρχεία σε αυτό το τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΜέγεθοςΜορφότυπος 
Alikaris_Thesis.pdf41.6 MBAdobe PDFΕμφάνιση/Άνοιγμα


Όλα τα τεκμήρια του δικτυακού τόπου προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα.