論文の概要: An Intelligent End-to-End Neural Architecture Search Framework for
Electricity Forecasting Model Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13563v1
- Date: Fri, 25 Mar 2022 10:36:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-28 13:51:30.575902
- Title: An Intelligent End-to-End Neural Architecture Search Framework for
Electricity Forecasting Model Development
- Title（参考訳）: 電力予測モデル構築のためのインテリジェントエンドツーエンドニューラルネットワーク探索フレームワーク
- Authors: Jin Yang, Yingying Huang, Guangxin Jiang, Ying Chen
- Abstract要約: 本稿では、時系列電気予測モデルの開発のためのインテリジェント自動アーキテクチャサーチ(IAAS)フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,ネットワーク関数保存変換操作と強化学習(RL)に基づくネットワーク変換制御という,2つの主要コンポーネントを含む。
提案したIAASフレームワークは,精度と安定性の予測において,既存の10のモデルや手法を著しく上回っていることを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.046469579070493
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent years have witnessed an exponential growth in developing deep learning
(DL) models for the time-series electricity forecasting in power systems.
However, most of the proposed models are designed based on the designers'
inherent knowledge and experience without elaborating on the suitability of the
proposed neural architectures. Moreover, these models cannot be self-adjusted
to the dynamically changing data patterns due to an inflexible design of their
structures. Even though several latest studies have considered application of
the neural architecture search (NAS) technique for obtaining a network with an
optimized structure in the electricity forecasting sector, their training
process is quite time-consuming, computationally expensive and not intelligent,
indicating that the NAS application in electricity forecasting area is still at
an infancy phase. In this research study, we propose an intelligent automated
architecture search (IAAS) framework for the development of time-series
electricity forecasting models. The proposed framework contains two primary
components, i.e., network function-preserving transformation operation and
reinforcement learning (RL)-based network transformation control. In the first
component, we introduce a theoretical function-preserving transformation of
recurrent neural networks (RNN) to the literature for capturing the hidden
temporal patterns within the time-series data. In the second component, we
develop three RL-based transformation actors and a net pool to intelligently
and effectively search a high-quality neural architecture. After conducting
comprehensive experiments on two publicly-available electricity load datasets
and two wind power datasets, we demonstrate that the proposed IAAS framework
significantly outperforms the ten existing models or methods in terms of
forecasting accuracy and stability.
- Abstract（参考訳）: 近年、電力系統の時系列電力予測のためのディープラーニング(DL)モデルの開発が急激な成長を見せている。
しかし,提案したモデルのほとんどは,設計者固有の知識と経験に基づいて設計されており,提案したニューラルアーキテクチャの適合性は明らかにされていない。
さらに、これらのモデルは、その構造の柔軟な設計のため、動的に変化するデータパターンに自己調整することはできない。
最近の研究では、電力予測分野において最適化された構造を持つネットワークを得るためのニューラルネットワーク探索(nas)技術の適用を検討したが、その訓練プロセスは非常に時間がかかり、計算コストが高く、知的ではないため、電力予測分野におけるnasの適用はまだ初期段階であることを示している。
本研究では,時系列電気予測モデルの開発を目的とした,インテリジェント自動アーキテクチャ探索(IAAS)フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,ネットワーク関数保存変換操作と強化学習(RL)に基づくネットワーク変換制御という,2つの主要コンポーネントを含む。
第1部では,時系列データ内の隠れた時間パターンを捉えるために,再帰的ニューラルネットワーク(rnn)の理論的機能保存変換を文献に導入する。
第2のコンポーネントでは,3つのrlベースのトランスフォーメーションアクタとネットプールを開発し,高品質のニューラルネットワークをインテリジェントかつ効果的に検索する。
2つの公用電力負荷データセットと2つの風力負荷データセットに関する総合的な実験を行った結果、IAASフレームワークは精度と安定性の予測において、既存の10のモデルや手法を大きく上回っていることを示した。
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