論文の概要: A Quantitative Exploration of Natural Language Processing Applications
for Electricity Demand Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07535v1
- Date: Wed, 18 Jan 2023 13:55:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-19 15:40:27.461666
- Title: A Quantitative Exploration of Natural Language Processing Applications
for Electricity Demand Analysis
- Title（参考訳）: 電力需要分析のための自然言語処理アプリケーションの定量探索
- Authors: Yun Bai, Simon Camal, Andrea Michiorri
- Abstract要約: 本稿では,ニュースに含まれる社会情報が,エネルギー需要の観点から集団行動の理解にどのように役立つかについて検討する。
本研究は,全国ニュースから抽出した特徴が日頭電気需要予測に与える影響を分析する実験を通じて実施する。
実験結果から, RMSE, MAE, SMAPEでは, 公式標準誤差を4%, 11%, 10%削減した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2676356746752895
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The relationship between electricity demand and weather has been established
for a long time and is one of the cornerstones in load prediction for operation
and planning, along with behavioral and social aspects such as calendars or
significant events. This paper explores how and why the social information
contained in the news can be used better to understand aggregate population
behaviour in terms of energy demand. The work is done through experiments
analysing the impact of predicting features extracted from national news on
day-ahead electric demand prediction. The results are compared to a benchmark
model trained exclusively on the calendar and meteorological information.
Experimental results showed that the best-performing model reduced the official
standard errors around 4%, 11%, and 10% in terms of RMSE, MAE, and SMAPE. The
best-performing methods are: word frequency identified COVID-19-related
keywords; topic distribution that identified news on the pandemic and internal
politics; global word embeddings that identified news about international
conflicts. This study brings a new perspective to traditional electricity
demand analysis and confirms the feasibility of improving its predictions with
unstructured information contained in texts, with potential consequences in
sociology and economics.
- Abstract（参考訳）: 電力需要と気象の関係は長い間確立されており、カレンダーや重要なイベントなどの行動・社会的側面とともに、運用・計画の負荷予測の基盤の1つとなっている。
本稿では,ニュースに含まれる社会情報が,エネルギー需要の観点から集団行動の理解にどのように役立つかについて検討する。
全国ニュースから抽出した特徴が日頭電気需要予測に与える影響を分析する実験を通じて実施する。
結果は、カレンダーと気象情報にのみ訓練されたベンチマークモデルと比較される。
実験の結果, ベストパフォーマンスモデルでは, rmse, mae, smapeでは, 標準誤差が4%, 11%, 10%程度減少した。
最も優れた方法は次のとおりである。 単語頻度はcovid-19関連キーワードを、パンデミックや内政に関するニュースを識別する話題分布、国際紛争に関するニュースを識別するグローバル単語埋め込み。
本研究は, 従来の電力需要分析に新たな視点をもたらし, 社会学や経済学における潜在的影響とともに, テキストに含まれる非構造化情報による予測の改善の可能性を確認した。
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