DSAI-HW3

綠能交易

Data analysis & Training Data

選擇使用target0的產電與用電資料，並分別預測產電量generation與用電量consumption 我們發現用電量在某些月份並不會太高，像是冬天春天(1至5月)，但是在6至8月之後用電量突增 可以推斷出9/1~30用電量會跟8月的差不多且會稍微上升

在發電量我們發現在某些時段發電量較少，像是晚上到凌晨時段。另外也發現每個agant發電量都差不多，圖中橘色與藍色為不同agant 而且發電量與用電量比較後，在6~8月時期發電量都是不足的

Method & Model training

以LSTM模型訓練產電量與用電量，輸入過去7天(2018/9/1至9/30)共168小時的用電量與產電量預測未來一天24小時用電量與產電量 我們發現在8點~18點的發電量較高不過在其餘時段發電量幾乎為零，所以只留下發電量較高的11小時進行預測，並在預測完後將幾乎為零的發電量時段補回時間序列中 發電量的預測結果如下圖

用電量預測結果如下圖

Trader Strategy

計算預測的用電量與產電量之間的差值，當用電量大於產電量表示不法自給自足電量，需要購買電來補足所需電量，接著會我們會出價去平台買電反之用電量小於產電量表示產電是足夠給自己用的，我們會出價進行交易 由於模型預測結果必須要精準預測缺電量、多餘電量，為了不受到預測不準的影響，我們改選擇使用保守的規則來進行電量的交易，目的是不出現浪費的電，將電費降低甚至是獲利! 由先前可以知道24小時的用電量是差不多的，大概介於2至4(KW)，在早上0至8點及18至24點有明顯的缺電情況，因此我們會在其餘時間賣電，以target value = 缺電量 target price=2，在缺電情況買電target value =多餘電量 target price=1.5。

缺電量 = 用電量-產電量

               target value   target price       action
___________  ______________  _______________  __________
缺電量 > 0  |      缺電量    |       1.5      |    buy
            
缺電量 < 0  |      缺電量    |        2       |    sell
___________  ______________  _______________  __________

Run the code

在pipenv環境下執行main.py Python版本為:Python 3.8

pipenv install --python3.8

pipenv shell

在pipenv直接執行main.py:

pipenv run python main.py

安裝套件:

pipenv install requests