論文の概要: Uncovering Dominant Features in Short-term Power Load Forecasting Based on Multi-source Feature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12534v1
• Date: Tue, 23 Mar 2021 13:43:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-24 20:54:16.807219
• Title: Uncovering Dominant Features in Short-term Power Load Forecasting Based on Multi-source Feature
• Title（参考訳）: マルチソース特徴に基づく短期電力負荷予測における支配的特徴の発見
• Authors: Pan Zeng, Md Fazla Elahe, Junlin Xu, Min Jin
• Abstract要約: 本稿では, 電力負荷変動と影響要因の複雑な関係を研究するため, 天文学, 地理学, 社会から80の潜在的特徴を収集する。 ケーススタディでは,最先端手法と比較して,予測精度を33.0%から34.7%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to the limitation of data availability, traditional power load forecasting methods focus more on studying the load variation pattern and the influence of only a few factors such as temperature and holidays, which fail to reveal the inner mechanism of load variation. This paper breaks the limitation and collects 80 potential features from astronomy, geography, and society to study the complex nexus between power load variation and influence factors, based on which a short-term power load forecasting method is proposed. Case studies show that, compared with the state-of-the-art methods, the proposed method improves the forecasting accuracy by 33.0% to 34.7%. The forecasting result reveals that geographical features have the most significant impact on improving the load forecasting accuracy, in which temperature is the dominant feature. Astronomical features have more significant influence than social features and features related to the sun play an important role, which are obviously ignored in previous research. Saturday and Monday are the most important social features. Temperature, solar zenith angle, civil twilight duration, and lagged clear sky global horizontal irradiance have a V-shape relationship with power load, indicating that there exist balance points for them. Global horizontal irradiance is negatively related to power load.
• Abstract（参考訳）: データ可用性の限界により、従来の電力負荷予測手法は、負荷変動パターンの研究と、負荷変動の内部メカニズムを明らかにすることができない温度やホリデーなど、少数の要因の影響に重点を置いている。 本論文は, 電力負荷変動と影響要因の複雑な関係を研究するため, 天文学, 地理学, 社会から80の潜在的特徴を抽出し, 短時間電力負荷予測法を提案する。 ケーススタディでは,最先端手法と比較して,予測精度を33.0%から34.7%向上した。 その結果, 地理的特徴が負荷予測精度の向上に最も大きな影響を与えていることが明らかとなった。 天文学的な特徴は社会的な特徴よりも大きな影響を及ぼし、太陽に関連する特徴が重要な役割を果たす。 土曜日と月曜日が最も重要な社会的特徴である。 温度、太陽のゼニス角、トワイライト持続時間、ラグした空グローバル水平放射光は、電力負荷とv字型の関係を持ち、それらのバランスポイントが存在することを示している。 グローバル水平照射は電力負荷に負の関係がある。

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