論文の概要: Short-Term Load Forecasting using Bi-directional Sequential Models and Feature Engineering for Small Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14137v1
• Date: Sat, 28 Nov 2020 14:11:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-19 19:11:20.623429
• Title: Short-Term Load Forecasting using Bi-directional Sequential Models and Feature Engineering for Small Datasets
• Title（参考訳）: 双方向シーケンスモデルと小型データセットの特徴工学を用いた短期負荷予測
• Authors: Abdul Wahab, Muhammad Anas Tahir, Naveed Iqbal, Faisal Shafait, Syed Muhammad Raza Kazmi
• Abstract要約: 本稿では,双方向逐次モデルに基づく短期負荷予測のためのディープラーニングアーキテクチャを提案する。 提案したアーキテクチャでは、生の入力と手作りの特徴を異なるレベルで訓練し、それぞれの出力を組み合わせて最終的な予測を行う。 提案手法の有効性は, 全く異なるパターンを持つ5カ国のデータセットを用いて評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.619735628398446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Electricity load forecasting enables the grid operators to optimally implement the smart grid's most essential features such as demand response and energy efficiency. Electricity demand profiles can vary drastically from one region to another on diurnal, seasonal and yearly scale. Hence to devise a load forecasting technique that can yield the best estimates on diverse datasets, specially when the training data is limited, is a big challenge. This paper presents a deep learning architecture for short-term load forecasting based on bidirectional sequential models in conjunction with feature engineering that extracts the hand-crafted derived features in order to aid the model for better learning and predictions. In the proposed architecture, named as Deep Derived Feature Fusion (DeepDeFF), the raw input and hand-crafted features are trained at separate levels and then their respective outputs are combined to make the final prediction. The efficacy of the proposed methodology is evaluated on datasets from five countries with completely different patterns. The results demonstrate that the proposed technique is superior to the existing state of the art.
• Abstract（参考訳）: 電気負荷予測により、グリッドオペレータは需要応答やエネルギー効率といったスマートグリッドの最も重要な機能を最適に実装できる。 電力需要プロファイルは、日、季節、年ごとに地域によって大きく異なることがある。 したがって、さまざまなデータセット、特にトレーニングデータが制限されている場合に、最高の見積を得られる負荷予測テクニックを考案するのは、大きな課題です。 本稿では,双方向シーケンシャルモデルに基づく短期負荷予測のためのディープラーニングアーキテクチャと,手作りの導出特徴を抽出する特徴工学を組み合わせることで,学習と予測を改善するためのモデルを支援する。 deep derived feature fusion (deepdeff) と名づけられた提案されたアーキテクチャでは、生の入力と手作りのフィーチャは別々のレベルで訓練され、それぞれの出力が組み合わされて最終的な予測が行われる。 提案手法の有効性は, 異なるパターンの5カ国のデータセットを用いて評価した。 その結果,提案手法は既存の技術よりも優れていることがわかった。

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