Description
Nel talk si parlerà di come attraverso il linguaggio Python sia possibile risolvere un problema reale e complesso relativamente alla trasmissione di energia elettrica. Verrà spiegato il progetto RealtimeLoadForecast che è stato sviluppato per un importante TSO (Transmission System Operator). Si tratta di sistema predittivo che permette di fornire in tempo reale ogni 15 minuti ed entro 5 minuti, le previsioni delle serie storiche dei consumi di energia elettrica relativi a circa 500 nodi elettrici.
Si parlerà dei passi che occorre seguire per ottenere da un semplice prototipo, un sistema ingegnerizzato che lavori in tempo reale e di come sono state utilizzate le librerie di Python per l’acquisizione, manipolazione e processamento dei dati elettrici ed ambientali.
Saranno descritte alcune tecniche algoritmiche e di Machine Learning per ottenere dei modelli predittivi capaci di fornire previsioni accurate ma con tempi di risposta sfidanti.
Verrà mostrato un esempio concreto di implementazione di un algoritmo predittivo basato sulla libreria Deep Learning Keras.
Per la comprensione del talk non sono necessari particolari requisiti se non una conoscenza di base di programmazione in Python e di Machine Learning.