論文の概要: Probabilistic electric load forecasting through Bayesian Mixture Density Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14389v2
• Date: Mon, 11 Jan 2021 10:19:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 23:11:47.686239
• Title: Probabilistic electric load forecasting through Bayesian Mixture Density Networks
• Title（参考訳）: ベイズ混合密度ネットワークによる確率的電力負荷予測
• Authors: Alessandro Brusaferri and Matteo Matteucci and Stefano Spinelli and Andrea Vitali
• Abstract要約: 確率的負荷予測(PLF)は、スマートエネルギーグリッドの効率的な管理に必要な拡張ツールチェーンの重要なコンポーネントです。 ベイジアン混合密度ネットワークを枠とした新しいPLFアプローチを提案する。 後方分布の信頼性と計算にスケーラブルな推定を行うため,平均場変動推定と深層アンサンブルを統合した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.50488907591463
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Probabilistic load forecasting (PLF) is a key component in the extended tool-chain required for efficient management of smart energy grids. Neural networks are widely considered to achieve improved prediction performances, supporting highly flexible mappings of complex relationships between the target and the conditioning variables set. However, obtaining comprehensive predictive uncertainties from such black-box models is still a challenging and unsolved problem. In this work, we propose a novel PLF approach, framed on Bayesian Mixture Density Networks. Both aleatoric and epistemic uncertainty sources are encompassed within the model predictions, inferring general conditional densities, depending on the input features, within an end-to-end training framework. To achieve reliable and computationally scalable estimators of the posterior distributions, both Mean Field variational inference and deep ensembles are integrated. Experiments have been performed on household short-term load forecasting tasks, showing the capability of the proposed method to achieve robust performances in different operating conditions.
• Abstract（参考訳）: 確率的負荷予測(PLF)は、スマートエネルギーグリッドの効率的な管理に必要な拡張ツールチェーンの重要なコンポーネントである。 ニューラルネットワークは、ターゲットと条件変数の複雑な関係の高度に柔軟なマッピングをサポートすることにより、予測性能の向上が広く検討されている。 しかし、このようなブラックボックスモデルから包括的な予測の不確実性を得ることは依然として困難で未解決な問題である。 本研究では,ベイズ混合密度ネットワークを用いた新しいplf手法を提案する。 aleatoric と epistemic uncertainty source の両方がモデル予測の中に包含され、入力特徴に応じて、エンドツーエンドのトレーニングフレームワーク内で一般的な条件密度を推測する。 後方分布の信頼性および計算スケーラブルな推定を実現するため,平均場変動推定と深層アンサンブルを統合した。 家庭の短期負荷予測タスクにおいて, 異なる動作条件下で頑健な性能を実現するための提案手法の有効性を示す実験を行った。

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