إن التنبؤ باستهلاك الطاقة أمر أساسي لتحقيق الكفاءة في إدارة وتخطيط الطاقة، إذ تستخدم تقنيات التعلم الإشرافية على نطاق واسع لوضع نماذج للتنبؤات التي تقدر استخدام الطاقة في المستقبل استنادا إلى البيانات التاريخية، وتناقش هذه المادة عملية بناء نماذج للتعلم الخاضعة للإشراف والتحقق منها من التنبؤ باستهلاك الطاقة.

جمع البيانات وتجهيزها

وتشمل الخطوة الأولى جمع البيانات ذات الصلة، مثل استخدام الطاقة في الماضي، والظروف الجوية، والمعلومات التقويمية.() وتشمل عملية تجهيز البيانات قبل التنظيف، ومعالجة القيم المفقودة، وهندسة السمات لتحسين الأداء النموذجي.

مبنى نموذجي

ويُستخدم عادة نماذج التعلم المشرف عليها مثل التراجع الخطي، وأشجار القرار، والشبكات العصبية، ويعتمد الاختيار على تعقيد البيانات ومتطلبات الدقة، وتقسم مجموعة البيانات إلى مجموعات للتدريب والاختبارات لتطوير النموذج.

التقييم النموذجي

التقييم يتضمن تقييم دقة النموذج باستخدام مقاييس مثل الرعب المطلق و الرعب في ميدان الروت يساعد على ضمان تعميم النموذج بشكل جيد على البيانات غير المنظورة

النشر والرصد النموذجيان

وبعد التحقق من صحة النموذج يتم نشره للتنبؤ في الوقت الحقيقي باستهلاك الطاقة، ومن الضروري مواصلة الرصد وإعادة التدريب الدوري للحفاظ على الدقة مع تطور أنماط البيانات.