論文の概要: Adaptive Probabilistic Forecasting of Electricity (Net-)Load

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10090v1
• Date: Tue, 24 Jan 2023 15:56:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-25 13:16:56.501754
• Title: Adaptive Probabilistic Forecasting of Electricity (Net-)Load
• Title（参考訳）: 電力(ネット)負荷の適応確率予測
• Authors: Joseph de Vilmarest, Jethro Browell, Matteo Fasiolo, Yannig Goude (EDF R&D), Olivier Wintenberger (SU)
• Abstract要約: 我々は3つの重要な特質の下での電力負荷予測に焦点をあてる。 まず、我々の設定は適応的であり、利用可能な最新の観測を考慮に入れたモデルを使用します。 第二に、点予測よりも確率性を考える。
• 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 focus on electricity load forecasting under three important specificities. First, our setting is adaptive; we use models taking into account the most recent observations available, yielding a forecasting strategy able to automatically respond to regime changes. Second, we consider probabilistic rather than point forecasting; indeed, uncertainty quantification is required to operate electricity systems efficiently and reliably. Third, we consider both conventional load (consumption only) and netload (consumption less embedded generation). Our methodology relies on the Kalman filter, previously used successfully for adaptive point load forecasting. The probabilistic forecasts are obtained by quantile regressions on the residuals of the point forecasting model. We achieve adaptive quantile regressions using the online gradient descent; we avoid the choice of the gradient step size considering multiple learning rates and aggregation of experts. We apply the method to two data sets: the regional net-load in Great Britain and the demand of seven large cities in the United States. Adaptive procedures improve forecast performance substantially in both use cases and for both point and probabilistic forecasting.
• Abstract（参考訳）: 電力負荷予測に重点を置き,3つの重要特性を満たした。 まず、設定は適応的であり、利用可能な最新の観測を考慮に入れてモデルを使用し、システム変更に自動的に対応可能な予測戦略を作成します。 第2に,ポイント予測よりも確率論を考える。実際,電気システムの効率的かつ確実に運用するためには,不確実性定量化が必要である。 第3に、従来の負荷(消費のみ)とnetload(消費少ない組込み生成)の両方を考慮する。 提案手法はkalmanフィルタを応用し,適応点負荷予測に有効である。 確率的予測は、点予測モデルの残差の量的回帰によって得られる。 我々は,オンライン勾配勾配勾配を用いた適応的分位回帰を実現する。複数の学習率と専門家の集約を考慮した勾配ステップサイズの選択は避ける。 本手法を,イギリスにおける地域ネット負荷と米国7大都市の需要の2つのデータセットに適用する。 適応的手法は、ユースケースと確率予測の両方において、予測性能を大幅に改善する。

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