論文の概要: Additive stacking for disaggregate electricity demand forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.10092v1
- Date: Wed, 20 May 2020 14:54:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-01 06:18:03.004099
- Title: Additive stacking for disaggregate electricity demand forecasting
- Title（参考訳）: 電力需要分散予測のための添加物積み重ね
- Authors: Christian Capezza, Biagio Palumbo, Yannig Goude, Simon N. Wood and
Matteo Fasiolo
- Abstract要約: 将来のグリッド管理システムは、分散生産と貯蔵資源を協調して管理し、コスト効率の良い方法で、輸送の電化と天候依存生産の高割合による負荷と変動を増大させる。
世帯ごとの消費パターンの不均一性や信号対雑音比の低さから、総需要予測よりも困難である各世帯レベルでの需要予測に焦点をあてる。
特に,需要動態の異なるモデルや「専門家」を開発し,各世帯のデータに適合させる。
そして、アンサンブルが重みを持つ専門家の集合を構築します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329804
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Future grid management systems will coordinate distributed production and
storage resources to manage, in a cost effective fashion, the increased load
and variability brought by the electrification of transportation and by a
higher share of weather dependent production. Electricity demand forecasts at a
low level of aggregation will be key inputs for such systems. We focus on
forecasting demand at the individual household level, which is more challenging
than forecasting aggregate demand, due to the lower signal-to-noise ratio and
to the heterogeneity of consumption patterns across households. We propose a
new ensemble method for probabilistic forecasting, which borrows strength
across the households while accommodating their individual idiosyncrasies. In
particular, we develop a set of models or 'experts' which capture different
demand dynamics and we fit each of them to the data from each household. Then
we construct an aggregation of experts where the ensemble weights are estimated
on the whole data set, the main innovation being that we let the weights vary
with the covariates by adopting an additive model structure. In particular, the
proposed aggregation method is an extension of regression stacking (Breiman,
1996) where the mixture weights are modelled using linear combinations of
parametric, smooth or random effects. The methods for building and fitting
additive stacking models are implemented by the gamFactory R package, available
at https://github.com/mfasiolo/gamFactory.
- Abstract（参考訳）: 将来のグリッド管理システムは、分散生産と貯蔵資源を協調して管理し、コスト効率の良い方法で、輸送の電化と天候依存生産の高割合による負荷と変動の増加を管理する。
低アグリゲーションレベルの電力需要予測は、このようなシステムにとって重要な入力となる。
我々は,信号対雑音比の低さと世帯間での消費パターンの不均一性から,総需要予測よりも難しい世帯レベルでの需要予測に焦点をあてた。
個別の慣用性に適応しつつ,世帯間で力を借りる確率的予測のための新しいアンサンブル手法を提案する。
特に、さまざまな需要動態を捉える一連のモデルや'専門家'を開発し、それぞれの家庭のデータに適合させます。
次に,データセット全体からアンサンブル重みを推定する専門家の集まりを構築し,加法モデル構造を採用することにより,重みを共変量と異なるものにするという大きな革新を実現した。
特に, 提案手法は回帰重み付け(Breiman, 1996)の拡張であり, 混合重み付けはパラメトリック, 滑らか, ランダムな効果の線形結合を用いてモデル化される。
GamFactory Rパッケージは、https://github.com/mfasiolo/gamFactoryで入手できる。
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