論文の概要: Stochastically forced ensemble dynamic mode decomposition for forecasting and analysis of near-periodic systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04248v2
• Date: Fri, 9 Jul 2021 18:09:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 13:10:30.673185
• Title: Stochastically forced ensemble dynamic mode decomposition for forecasting and analysis of near-periodic systems
• Title（参考訳）: 確率的強制アンサンブル動的モード分解による近周期系の予測と解析
• Authors: Daniel Dylewsky, David Barajas-Solano, Tong Ma, Alexandre M. Tartakovsky, J. Nathan Kutz
• Abstract要約: 本稿では,観測力学を強制線形系としてモデル化した新しい負荷予測手法を提案する。 固有線型力学の利用は、解釈可能性やパーシモニーの観点から、多くの望ましい性質を提供することを示す。 電力グリッドからの負荷データを用いたテストケースの結果が提示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.44033635330604
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time series forecasting remains a central challenge problem in almost all scientific disciplines. We introduce a novel load forecasting method in which observed dynamics are modeled as a forced linear system using Dynamic Mode Decomposition (DMD) in time delay coordinates. Central to this approach is the insight that grid load, like many observables on complex real-world systems, has an "almost-periodic" character, i.e., a continuous Fourier spectrum punctuated by dominant peaks, which capture regular (e.g., daily or weekly) recurrences in the dynamics. The forecasting method presented takes advantage of this property by (i) regressing to a deterministic linear model whose eigenspectrum maps onto those peaks, and (ii) simultaneously learning a stochastic Gaussian process regression (GPR) process to actuate this system. Our forecasting algorithm is compared against state-of-the-art forecasting techniques not using additional explanatory variables and is shown to produce superior performance. Moreover, its use of linear intrinsic dynamics offers a number of desirable properties in terms of interpretability and parsimony. Results are presented for a test case using load data from an electrical grid. Load forecasting is an essential challenge in power systems engineering, with major implications for real-time control, pricing, maintenance, and security decisions.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測はほとんどの科学分野において中心的な課題である。 本稿では, 時間遅延座標における動的モード分解(dmd)を用いた強制線形系として, 観測されたダイナミクスをモデル化する新しい負荷予測法を提案する。 このアプローチの中心は、グリッドの負荷が、複雑な実世界の多くの観測可能量と同様に、「ほぼ周期的な」特性、すなわち、支配的なピークによって変動する連続フーリエスペクトルを持つという洞察である。 提示した予測方法は,この特性を利用する (i)固有スペクトルがそれらのピークに写像する決定論的線形モデルへの回帰、 (2)確率ガウス過程回帰(GPR)過程を同時に学習し、このシステムを動作させる。 予測アルゴリズムは, 説明変数を付加せず, 最先端予測手法と比較し, 優れた性能が得られることを示した。 さらに、線形固有ダイナミクスの使用は、解釈可能性とパシモニーの観点から、多くの望ましい特性を提供する。 電力網からの負荷データを用いたテストケースについて結果を示す。 負荷予測は、リアルタイム制御、価格設定、メンテナンス、セキュリティ決定など、電力システム工学における重要な課題である。

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