論文の概要: Short-term Prediction of Household Electricity Consumption Using
Customized LSTM and GRU Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08757v1
- Date: Fri, 16 Dec 2022 23:42:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-20 14:51:06.187811
- Title: Short-term Prediction of Household Electricity Consumption Using
Customized LSTM and GRU Models
- Title（参考訳）: カスタムLSTMとGRUモデルを用いた家庭用電力消費の短期予測
- Authors: Saad Emshagin, Wayes Koroni Halim, Rasha Kashef
- Abstract要約: 本稿では,GRU (Gated Recurrent Unit) とLong Short-Term Memory (LSTM) アーキテクチャを提案する。
電力消費データセットは家庭ごとのスマートメーターから得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8010446129208155
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: With the evolution of power systems as it is becoming more intelligent and
interactive system while increasing in flexibility with a larger penetration of
renewable energy sources, demand prediction on a short-term resolution will
inevitably become more and more crucial in designing and managing the future
grid, especially when it comes to an individual household level. Projecting the
demand for electricity for a single energy user, as opposed to the aggregated
power consumption of residential load on a wide scale, is difficult because of
a considerable number of volatile and uncertain factors. This paper proposes a
customized GRU (Gated Recurrent Unit) and Long Short-Term Memory (LSTM)
architecture to address this challenging problem. LSTM and GRU are
comparatively newer and among the most well-adopted deep learning approaches.
The electricity consumption datasets were obtained from individual household
smart meters. The comparison shows that the LSTM model performs better for
home-level forecasting than alternative prediction techniques-GRU in this case.
To compare the NN-based models with contrast to the conventional statistical
technique-based model, ARIMA based model was also developed and benchmarked
with LSTM and GRU model outcomes in this study to show the performance of the
proposed model on the collected time series data.
- Abstract（参考訳）: 電力システムの進化により、よりインテリジェントでインタラクティブなシステムになりつつ、再生可能エネルギー源の普及によって柔軟性が増す中、短期的な解像度に対する需要予測は、将来のグリッドの設計と管理において、特に個々の家庭レベルにおいて、必然的に重要になるでしょう。
電力需要の予測は,住宅負荷を大規模に集約した電力消費とは対照的に,不安定で不確実な要因が多いため困難である。
本稿では,この問題に対処するために,カスタマイズされた gru (gated recurrent unit) と long short-term memory (lstm) アーキテクチャを提案する。
LSTMとGRUは比較的新しいもので、最も経験豊富なディープラーニングアプローチの1つである。
電力消費データセットは家庭ごとのスマートメーターから得られた。
比較の結果,LSTMモデルは代替予測手法であるGRUよりも家庭レベルの予測に優れていた。
NNモデルと従来の統計手法モデルとの対比のために, LSTMとGRUモデルを用いて, ARIMAモデルも開発, ベンチマークを行い, 提案モデルの性能を時系列データに示す。
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