論文の概要: A VAE-Based Bayesian Bidirectional LSTM for Renewable Energy Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12969v1
- Date: Wed, 24 Mar 2021 03:47:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-25 21:14:07.817109
- Title: A VAE-Based Bayesian Bidirectional LSTM for Renewable Energy Forecasting
- Title（参考訳）: 再生可能エネルギー予測のためのVAEベースのベイズ双方向LSTM
- Authors: Devinder Kaur, Shama Naz Islam, and Md. Apel Mahmud
- Abstract要約: 再生可能エネルギーの断続的な性質は ネットワークの運用計画に 新たな課題をもたらします
本稿では,データとモデルの不確実性に対処し,再生可能発電予測のための新しいベイズ確率的手法を提案する。
VAE-Bayesian BiLSTMは、データセットの異なるサイズに対する予測精度と計算効率において、他の確率的深層学習法よりも優れていると推定された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4588028371034407
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The advancement in distributed generation technologies in modern power
systems has led to a widespread integration of renewable power generation at
customer side. However, the intermittent nature of renewable energy pose new
challenges to the network operational planning with underlying uncertainties.
This paper proposes a novel Bayesian probabilistic technique for forecasting
renewable power generation by addressing data and model uncertainties by
integrating bidirectional long short-term memory (BiLSTM) neural networks while
compressing the weight parameters using variational autoencoder (VAE). Existing
Bayesian deep learning methods suffer from high computational complexities as
they require to draw a large number of samples from weight parameters expressed
in the form of probability distributions. The proposed method can deal with
uncertainty present in model and data in a more computationally efficient
manner by reducing the dimensionality of model parameters. The proposed method
is evaluated using pinball loss, reconstruction error, and other forecasting
evaluation metrics. It is inferred from the numerical results that VAE-Bayesian
BiLSTM outperforms other probabilistic deep learning methods in terms of
forecasting accuracy and computational efficiency for different sizes of the
dataset.
- Abstract（参考訳）: 現代の電力システムにおける分散型発電技術の進歩は、顧客側で再生可能発電の広範な統合につながった。
しかし、再生可能エネルギーの断続的な性質は、基盤となる不確実性を伴うネットワーク運用計画に新たな課題をもたらす。
本稿では,両方向長短期記憶(BiLSTM)ニューラルネットワークを統合し,変動オートエンコーダ(VAE)を用いて重みパラメータを圧縮し,データとモデルの不確かさに対処し,再生可能電力発生を予測する新しいベイズ確率的手法を提案する。
既存のベイズ深層学習法は、確率分布の形で表現された重みパラメータから大量のサンプルを引き出す必要があるため、計算の複雑さが高い。
提案手法は,モデルパラメータの次元性を低減することにより,モデルやデータに存在する不確かさをより計算効率良く扱うことができる。
提案手法は,ピンボール損失,再構成誤差,その他の予測評価指標を用いて評価する。
VAE-Bayesian BiLSTMは、データセットの異なるサイズに対する予測精度と計算効率において、他の確率的深層学習法よりも優れていると推定された。
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