論文の概要: Analysis of Empirical Mode Decomposition-based Load and Renewable Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11410v1
• Date: Mon, 23 Nov 2020 14:08:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 03:32:11.058958
• Title: Analysis of Empirical Mode Decomposition-based Load and Renewable Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 経験的モード分解に基づく負荷と再生可能時系列予測の解析
• Authors: Nima Safari, George Price, Chi Yung Chung
• Abstract要約: 歴史的負荷と再生可能発生に関連する時系列(TS)は、固有のモード機能(IMF)に分解される この方法は、モーダルエイリアスや境界効果問題など、いくつかの問題を引き起こす傾向がある。 これらの問題を過小評価すると、リアルタイムアプリケーションにおける予測モデルの性能が低下する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1602089225841632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The empirical mode decomposition (EMD) method and its variants have been extensively employed in the load and renewable forecasting literature. Using this multiresolution decomposition, time series (TS) related to the historical load and renewable generation are decomposed into several intrinsic mode functions (IMFs), which are less non-stationary and non-linear. As such, the prediction of the components can theoretically be carried out with notably higher precision. The EMD method is prone to several issues, including modal aliasing and boundary effect problems, but the TS decomposition-based load and renewable generation forecasting literature primarily focuses on comparing the performance of different decomposition approaches from the forecast accuracy standpoint; as a result, these problems have rarely been scrutinized. Underestimating these issues can lead to poor performance of the forecast model in real-time applications. This paper examines these issues and their importance in the model development stage. Using real-world data, EMD-based models are presented, and the impact of the boundary effect is illustrated.
• Abstract（参考訳）: 経験的モード分解法(EMD)とその変種は、負荷および再生可能な予測文献に広く用いられている。 このマルチレゾリューション分解により、歴史的負荷と再生可能生成に関連する時系列 (ts) は、非定常かつ非線形ないくつかの内在モード関数 (imfs) に分解される。 これにより、理論的に高い精度で成分の予測を行うことができる。 EMD法は, モーダルエイリアスや境界効果問題などの問題が多いが, TS分解に基づく負荷と再生可能発生予測の文献は, 主に, 予測精度の観点から異なる分解手法の性能を比較することに焦点を当てており, これらの問題を精査することはめったにない。 これらの問題を過小評価すると、リアルタイムアプリケーションにおける予測モデルの性能が低下する可能性がある。 本稿では,これらの課題とモデル開発における重要性について考察する。 実世界のデータを用いて,EMDに基づくモデルを示し,境界効果の影響を示す。

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