論文の概要: Data-Driven Copy-Paste Imputation for Energy Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01423v1
• Date: Tue, 5 Jan 2021 09:26:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-11 11:27:21.609945
• Title: Data-Driven Copy-Paste Imputation for Energy Time Series
• Title（参考訳）: エネルギー時系列に対するデータ駆動コピーペーストインプテーション
• Authors: Moritz Weber, Marian Turowski, H\"useyin K. \c{C}akmak, Ralf Mikut, Uwe K\"uhnapfel, Veit Hagenmeyer
• Abstract要約: 本稿では,エネルギー時系列に対する新しいコピーペーストインプテーション(cpi)法を提案する。 cpi法は、同様の特性を持つデータブロックをコピーし、各ギャップの合計エネルギーを維持しながら時系列のギャップにペーストする。 比較のために選択された3つのベンチマークインプテーションメソッドをはるかに上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2446672595462589
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A cornerstone of the worldwide transition to smart grids are smart meters. Smart meters typically collect and provide energy time series that are vital for various applications, such as grid simulations, fault-detection, load forecasting, load analysis, and load management. Unfortunately, these time series are often characterized by missing values that must be handled before the data can be used. A common approach to handle missing values in time series is imputation. However, existing imputation methods are designed for power time series and do not take into account the total energy of gaps, resulting in jumps or constant shifts when imputing energy time series. In order to overcome these issues, the present paper introduces the new Copy-Paste Imputation (CPI) method for energy time series. The CPI method copies data blocks with similar properties and pastes them into gaps of the time series while preserving the total energy of each gap. The new method is evaluated on a real-world dataset that contains six shares of artificially inserted missing values between 1 and 30%. It outperforms by far the three benchmark imputation methods selected for comparison. The comparison furthermore shows that the CPI method uses matching patterns and preserves the total energy of each gap while requiring only a moderate run-time.
• Abstract（参考訳）: スマートグリッドへの世界的移行の基盤は、スマートメーターである。 スマートメータは通常、グリッドシミュレーション、障害検出、負荷予測、負荷分析、負荷管理など、さまざまなアプリケーションで不可欠なエネルギー時系列を収集して提供します。 残念ながら、これらの時系列はデータを使用する前に処理しなければならない値の欠如によって特徴づけられることが多い。 時系列における欠落値を扱う一般的なアプローチはインプテーションである。 しかし、既存の計算法はパワータイムシリーズ用に設計されており、ギャップの総エネルギーを考慮していないため、エネルギータイムシリーズを計算する際にはジャンプや一定シフトが発生する。 本稿では,これらの問題を克服するために,エネルギ時系列に対する新しいCPI法を提案する。 CPI法は、同様の特性を持つデータブロックをコピーし、各ギャップの総エネルギーを保持しながら時系列のギャップに貼り付ける。 提案手法は,人工的に挿入された6つの欠落値の共有を1～30%含む実世界のデータセットで評価する。 比較のために選択された3つのベンチマークインプテーションメソッドをはるかに上回っている。 比較の結果,cpi法ではマッチングパターンを用い,各ギャップの総エネルギーを適度な実行時間のみに保ちながら保存できることがわかった。

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