論文の概要: The energy distance for ensemble and scenario reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14670v2
• Date: Sat, 3 Oct 2020 18:46:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 23:22:13.946533
• Title: The energy distance for ensemble and scenario reduction
• Title（参考訳）: アンサンブルとシナリオ低減のためのエネルギー距離
• Authors: Florian Ziel
• Abstract要約: 本稿では,エネルギー距離に基づくアンサンブルとシナリオ削減のための新しい手法を提案する。 我々はBernoulliランダムウォークと2つの実データに基づく電力需要プロファイルと日頭電気価格の例を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scenario reduction techniques are widely applied for solving sophisticated dynamic and stochastic programs, especially in energy and power systems, but also used in probabilistic forecasting, clustering and estimating generative adversarial networks (GANs). We propose a new method for ensemble and scenario reduction based on the energy distance which is a special case of the maximum mean discrepancy (MMD). We discuss the choice of energy distance in detail, especially in comparison to the popular Wasserstein distance which is dominating the scenario reduction literature. The energy distance is a metric between probability measures that allows for powerful tests for equality of arbitrary multivariate distributions or independence. Thanks to the latter, it is a suitable candidate for ensemble and scenario reduction problems. The theoretical properties and considered examples indicate clearly that the reduced scenario sets tend to exhibit better statistical properties for the energy distance than a corresponding reduction with respect to the Wasserstein distance. We show applications to a Bernoulli random walk and two real data based examples for electricity demand profiles and day-ahead electricity prices.
• Abstract（参考訳）: シナリオ削減手法は、特にエネルギー・電力システムにおける高度な動的・確率的プログラムの解法に広く適用されているが、確率的予測、クラスタリング、生成的逆ネットワーク(gans)にも用いられる。 本稿では,最大平均不一致(MMD)の特別な場合であるエネルギー距離に基づいて,アンサンブルとシナリオ削減のための新しい手法を提案する。 本稿では,エネルギー距離の選択について,特にシナリオ削減文学を主体とする一般的なwasserstein距離と比較検討する。 エネルギー距離(英: energy distance)は、任意の多変量分布や独立性に対する強力なテストを可能にする確率測度の間の計量である。 後者のおかげで、アンサンブルとシナリオリダクションの問題に適した候補となっている。 理論的性質と考察された例は、縮小されたシナリオ集合が、ワッサーシュタイン距離に対する対応する還元よりもエネルギー距離の統計的性質が優れていることを示している。 我々はBernoulliランダムウォークと2つの実データに基づく電力需要プロファイルと日頭電気価格の例を示す。

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