Global ETD Search

1	Football Trajectory Modeling Using Masked Autoencoders : Using Masked Autoencoder for Anomaly Detection and Correction for Football Trajectories / Modellering av Fotbollsbana med Maskerade Autoencoders : Maskerade Autoencoders för Avvikelsedetektering och Korrigering av Fotbollsbanor Tor, Sandra January 2023 (has links) Football trajectory modeling is a powerful tool for predicting and evaluating the movement of a football and its dynamics. Masked autoencoders are scalable self-supervised learners used for representation learning of partially observable data. Masked autoencoders have been shown to provide successful results in pre-training for computer vision and natural language processing tasks. Using masked autoencoders in the multivariate time-series data field has not been researched to the same extent. This thesis aims to investigate the potential of using masked autoencoders for multivariate time-series modeling for football trajectory data in collaboration with Tracab. Two versions of the masked autoencoder network with alterations are tested, which are implemented to be used with multivariate time-series data. The resulting models are used to detect anomalies in the football trajectory and propose corrections based on the reconstruction. The results are evaluated, discussed, and compared against the tracked and manually corrected value of the ball trajectory. The performance of the different frameworks is compared and the overall anomaly detection capabilities are discussed. The result suggested that even though the regular autoencoder version had a smaller average reconstruction error during training and testing, using masked autoencoders improved the anomaly detection performance. The result suggested that neither the regular autoencoder nor the masked autoencoder managed to propose plausible trajectories to correct anomalies in the data. This thesis promotes further research to be done in the field of using masked autoencoders for time series and trajectory modeling. / Modellering av en fotbolls bollbana är ett kraftfullt verktyg för att förutse och utvärdera rörelsen och dynamiken hos en fotboll. Maskerade autoencoders är skalbara självövervakande inlärare som används för representationsinlärning av delvis synlig data. Maskerade autoencoders har visat sig ge framgångsrika resultat vid förträning inom datorseende och naturlig språkbearbetning. Användningen av maskerade autoencoders för multivariat tidsserie-data har det inte forskats om i samma omfattning. Syftet med detta examensarbete är att undersöka potentialen för maskerade autoencoders inom tidsseriemodellering av bollbanor för fotboll i samarbete med Tracab. Två versioner av maskerade autoencoders anpassade för tidsserier testas. De tränade modellerna används för att upptäcka avvikelser i detekterade fotbollsbanor och föreslå korrigeringar baserat på rekonstruktionen. Resultaten utvärderas, diskuteras och jämförs med det detekterade och manuellt korrigerade värdet för fotbollens bollbana. De olika ramverken jämförs och deras förmåga för detektion och korrigering av avvikelser diskuteras. Resultatet visade att även om den vanliga autoencoder-versionen hade ett mindre genomsnittligt rekonstruktionsfel efter träning, så bidrog användningen av maskerade autoencoders till en förbättring inom detektering av avvikelser. Resultatet visade att varken den vanliga autoencodern eller den maskerade autoencodern lyckades föreslå trovärdiga bollbanor för att korrigera de funna avvikelserna i datan. Detta examensarbete främjar ytterligare forskning inom användningen av maskerade autoencoders för tidsserier och banmodellering. Machine Learning Autoencoders Masked autoencoders Time series Trajectory modeling Time series modeling Anomaly detection Anomaly correction Football Maskininlärning Autoencoders Maskerade autoencoders Tidsserie Banmodellering Tidsseriemodellering Avvikelsedetektering Avvikelsekorrigering Fotboll Computer and Information Sciences Data- och informationsvetenskap
2	Utvecklingen av marknadsvärdet för svenska frekvenshållningsreserver 2024–2030 : En prognos för utvecklingen av marknadsvärdet för frekvenshållningsreserverna FCR-N, FCR-D upp och FCR-D ned på den svenska balansmarknaden mellan 2024 och 2030 / The Development of the Market Value of Swedish Frequency Containment Reserves 2024–2030 : A forecast for the development of the market value for the frequency containment reserves FCR-N, FCR-D up and FCR-D down in the Swedish balancing market between 2024 and 2030 Ludvig, Aldén, Gustav, Espefält, Gabriel, Gabro January 2024 (has links) I takt med en ökad andel variabel förnybar elproduktion i Sveriges energimix blir elnätets flexibilitet allt viktigare för att upprätthålla en stabil elförsörjning. Detta arbete undersöker framtida prognoser för priser och volymer på de svenska frekvenshållningsreserverna FCR-N, FCR-D upp och FCR-D ned fram till år 2030. Prognoser för sådan utveckling är viktiga för elmarknadens aktörer och deras beslut att investera i flexibilitetsresurser. SARIMAX-modeller utvecklades baserade på historisk data och antaganden om framtida utvecklingar, vilka i sin tur grundades på en intervju med en branschexpert samt aktuella kartläggningar och rapporter. Resultaten visar på en markant nedåtgående pristrend. För FCR-N prognostiseras priserna sjunka med 367 % från 2024 till 2030, från 29 euro/MW till 5 euro/MW. FCR-D upp förväntas följa en liknande trend med ett prisfall på 325 %, från 20 euro/MW år 2024 till 4 euro/MW år 2030. Den kraftigaste prisnedgången prognostiseras för FCR-D ned, där priserna beräknas rasa med över 1900 % under samma period - från 61 euro/MW år 2024 till endast 3 euro/MW år 2030. Vad gäller volymer visar prognoserna på en relativt stabil utveckling kring upphandlingsplanerna, med en viss ökning för FCR-D ned på 44 % från 2024 till 2030. Den pågående etableringen av batterilager förutses ha stor påverkan genom att öka konkurrensen och pressa priserna nedåt. De låga prisnivåerna 2030 kan dock göra det utmanande att motivera investeringar enbart baserat på intäkter från FCR-marknader. Vidare diskuteras modellernas begränsningar samt behovet av framtida forskning kring batteriteknik, råvaruaspekter och avancerade simuleringsmodeller för att bättre förstå marknadsdynamiken. / As the share of variable renewable electricity production increases in Sweden's energy mix, the flexibility of the power grid becomes increasingly important to maintain a stable electricity supply. This study aims to forecast prices and volumes of the Swedish frequency containment reserves FCR-N, FCR-D up, and FCR-D down until 2030. Forecasts of such developments are important for electricity market participants and their decisions to invest in flexibility resources. SARIMAX models were developed based on historical data and assumptions about future developments, which in turn were based on an interview with an industry expert as well as current reports. The results indicate a significant downward price trend. For FCR-N, prices are forecasted to decrease by 367% from 2024 to 2030, dropping from 29 euros/MW to 5 euros/MW. FCR-D up is expected to follow a similar trend with a 325% price drop, from 20 euros/MW in 2024 to 4 euros/MW in 2030. The sharpest price decline is forecasted for FCR-D down, where prices are estimated to plummet by over 1900% during the same period - from 61 euros/MW in 2024 to only 3 euros/MW in 2030. Regarding volumes, the forecasts show a relatively stable development around the procurement plans, with a certain increase for FCR-D down by 44% from 2024 to 2030. The ongoing establishment of battery storage is expected to have a major impact by increasing competition and putting downward pressure on prices. However, the low price levels in 2030 may make it challenging to justify investments based solely on revenues from FCR markets. Furthermore, the limitations of the models are discussed, as well as the need for future research on battery technology, raw material aspects, and advanced simulation models to better understand market dynamics. FCR frequency containment reserves FCR-N FCR-D up FCR-D down upregulation downregulation variable renewable energy VRE power grid power system flexibility electricity supply stable forecast electricity market SARIMAX time series modeling data price volume market value energy storage battery storage battery park batteries competition time series flexibility resource flexibility service risk system effect future scenarios scenario balancing market volume development investment decisions scenario analysis uncertainty management sensitivity analysis competitive situation commodity prices technology development policy impact capacity expansion profitability calculations risk management FCR frekvenshållningsreserver FCR-N FCR-D upp FCR-D ned uppreglering nedreglering variabel förnybar energiproduktion VRE elnät kraftsystem flexibilitet elförsörjning stabil prognos elmarknad SARIMAX tidsseriemodellering data pris volym marknadsvärde energilagring batterilager batteripark batterier konkurrens tidsserie flexibilitetsresurs flexibilitetstjänst risk systemeffekt framtidsscenarier scenario balansmarknad volymutveckling investeringsbeslut scenarioanalys osäkerhetshantering känslighetsanalys konkurrenssituation råvarupriser teknologiutveckling policypåverkan kapacitetsutbyggnad lönsamhetsberäkningar riskhantering Energy Systems Energisystem

Search results

Football Trajectory Modeling Using Masked Autoencoders : Using Masked Autoencoder for Anomaly Detection and Correction for Football Trajectories / Modellering av Fotbollsbana med Maskerade Autoencoders : Maskerade Autoencoders för Avvikelsedetektering och Korrigering av Fotbollsbanor