論文の概要: Smoothed Bernstein Online Aggregation for Day-Ahead Electricity Demand Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06268v1
• Date: Tue, 13 Jul 2021 17:51:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-14 14:46:26.806868
• Title: Smoothed Bernstein Online Aggregation for Day-Ahead Electricity Demand Forecasting
• Title（参考訳）: Smoothed Bernstein Online Aggregation for Day-Ahead Electricity Demand Forecasting
• Authors: Florian Ziel
• Abstract要約: 本稿では,日頭電力需要予測におけるIEEE DataPortコンペティションの勝利方法について述べる。 日頭負荷予測手法は、複数点予測モデルのオンライン予測組み合わせに基づいている。 このアプローチは柔軟で、新型コロナウイルス(COVID-19)のシャットダウンの前後で発生した新しいエネルギーシステムに迅速に適用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a winning method of the IEEE DataPort Competition on Day-Ahead Electricity Demand Forecasting: Post-COVID Paradigm. The day-ahead load forecasting approach is based on online forecast combination of multiple point prediction models. It contains four steps: i) data cleaning and preprocessing, ii) a holiday adjustment procedure, iii) training of individual forecasting models, iv) forecast combination by smoothed Bernstein Online Aggregation (BOA). The approach is flexible and can quickly adopt to new energy system situations as they occurred during and after COVID-19 shutdowns. The pool of individual prediction models ranges from rather simple time series models to sophisticated models like generalized additive models (GAMs) and high-dimensional linear models estimated by lasso. They incorporate autoregressive, calendar and weather effects efficiently. All steps contain novel concepts that contribute to the excellent forecasting performance of the proposed method. This holds particularly for the holiday adjustment procedure and the fully adaptive smoothed BOA approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,日頭電力需要予測におけるIEEE DataPortコンペティションの勝利方法について述べる。 日頭負荷予測手法は、複数点予測モデルのオンライン予測組み合わせに基づいている。 i)データクリーニングと前処理,i)ホリデー調整手順,iii)個別予測モデルのトレーニング,iv)スムーズなBernstein Online Aggregation(BOA)による予測の組み合わせ。 このアプローチは柔軟で、新型コロナウイルス(COVID-19)のシャットダウンの前後で発生した新しいエネルギーシステムに迅速に適用することができる。 個々の予測モデルのプールは、比較的単純な時系列モデルから一般化加法モデル(GAM)やラッソによって推定される高次元線形モデルのような洗練されたモデルまで様々である。 自動回帰、カレンダー、気象効果を効果的に取り入れる。 全てのステップは、提案手法の優れた予測性能に寄与する新しい概念を含んでいる。 これは特にホリデー調整手順と完全に適応したboaアプローチに当てはまる。

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