論文の概要: News and Load: A Quantitative Exploration of Natural Language Processing Applications for Forecasting Day-ahead Electricity System Demand

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07535v2
• Date: Tue, 30 Jan 2024 15:32:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 19:51:36.939301
• Title: News and Load: A Quantitative Exploration of Natural Language Processing Applications for Forecasting Day-ahead Electricity System Demand
• Title（参考訳）: ニュースと負荷:日々の電力需要予測のための自然言語処理アプリケーションの定量的探索
• Authors: Yun Bai, Simon Camal, Andrea Michiorri
• Abstract要約: 本研究では、電力需要と社会イベントに関するより曖昧な情報との関係について検討する。 成熟した自然言語処理(NLP)と需要予測技術を用いて行われる。 その結果, 日頭予測は, 単語頻度, 公的な感情, 話題分布, 単語埋め込みなどのテキスト的特徴によって改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5432724320036955
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The relationship between electricity demand and weather is well established in power systems, along with the importance of behavioral and social aspects such as holidays and significant events. This study explores the link between electricity demand and more nuanced information about social events. This is done using mature Natural Language Processing (NLP) and demand forecasting techniques. The results indicate that day-ahead forecasts are improved by textual features such as word frequencies, public sentiments, topic distributions, and word embeddings. The social events contained in these features include global pandemics, politics, international conflicts, transportation, etc. Causality effects and correlations are discussed to propose explanations for the mechanisms behind the links highlighted. This study is believed to bring a new perspective to traditional electricity demand analysis. It confirms the feasibility of improving forecasts from unstructured text, with potential consequences for sociology and economics.
• Abstract（参考訳）: 電力需要と天気の関係は、休日や重要な出来事といった行動的・社会的側面の重要性とともに、電力システムにおいて確立されている。 本研究は,電気需要と社会イベントに関するよりニュアンス情報との関係を考察する。 これは成熟した自然言語処理(nlp)と需要予測技術を用いて行われる。 その結果, 日頭予測は, 単語頻度, 公的な感情, 話題分布, 単語埋め込みなどのテキスト的特徴によって改善された。 これらの特徴に含まれる社会イベントには、世界的なパンデミック、政治、国際紛争、輸送などが含まれる。 リンクの背後にあるメカニズムを説明するために因果関係の効果と相関について論じる。 この研究は、従来の電力需要分析に新しい視点をもたらすと考えられている。 これは、非構造化テキストからの予測を改善する可能性があり、社会学と経済学に潜在的に影響する。

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