論文の概要: Masked Multi-Step Probabilistic Forecasting for Short-to-Mid-Term
Electricity Demand
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06818v1
- Date: Tue, 14 Feb 2023 04:09:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-15 16:30:05.391572
- Title: Masked Multi-Step Probabilistic Forecasting for Short-to-Mid-Term
Electricity Demand
- Title（参考訳）: 短期電力需要に対するマスク付きマルチステップ確率予測
- Authors: Yiwei Fu, Nurali Virani, Honggang Wang
- Abstract要約: Masked Multi-Step Multi Probabilistic Forecasting (MMMPF)は、ニューラルネットワークモデルをトレーニングするための、新しく一般的なフレームワークである。
過去の時間的情報と未来に関する既知の情報を組み合わせて確率的予測を行う。
MMMPFは、不確実性を捉え、将来のグリッドの確率的計画を可能にするために、望ましい量子化物を生成することもできる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.544120398993689
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Predicting the demand for electricity with uncertainty helps in planning and
operation of the grid to provide reliable supply of power to the consumers.
Machine learning (ML)-based demand forecasting approaches can be categorized
into (1) sample-based approaches, where each forecast is made independently,
and (2) time series regression approaches, where some historical load and other
feature information is used. When making a short-to-mid-term electricity demand
forecast, some future information is available, such as the weather forecast
and calendar variables. However, in existing forecasting models this future
information is not fully incorporated. To overcome this limitation of existing
approaches, we propose Masked Multi-Step Multivariate Probabilistic Forecasting
(MMMPF), a novel and general framework to train any neural network model
capable of generating a sequence of outputs, that combines both the temporal
information from the past and the known information about the future to make
probabilistic predictions. Experiments are performed on a real-world dataset
for short-to-mid-term electricity demand forecasting for multiple regions and
compared with various ML methods. They show that the proposed MMMPF framework
outperforms not only sample-based methods but also existing time-series
forecasting models with the exact same base models. Models trainded with MMMPF
can also generate desired quantiles to capture uncertainty and enable
probabilistic planning for grid of the future.
- Abstract（参考訳）: 不確実性を伴う電力需要の予測は、電力供給を消費者に提供するためのグリッドの計画と運用に役立つ。
機械学習(ml)ベースの需要予測アプローチは、(1)各予測を独立に行うサンプルベースアプローチ、(2)過去の負荷やその他の特徴情報を使用する時系列回帰アプローチに分類できる。
短期的な電力需要予測を行う場合には、天気予報やカレンダー変数など、将来の情報が提供される。
しかし、既存の予測モデルでは、この将来の情報は完全には組み込まれていない。
このような既存手法の限界を克服するために,過去からの時間的情報と未来に関する既知の情報を組み合わせて確率的予測を行う,一連の出力を生成するニューラルネットワークモデルをトレーニングするための,新しい一般フレームワークであるMasked Multi-Step Multi-Step Probabilistic Forecasting (MMMPF)を提案する。
複数の地域での短期的な電力需要予測のための実世界のデータセット上で実験を行い、様々なML手法と比較した。
提案したMMMPFフレームワークは,サンプルベース手法だけでなく,全く同じベースモデルを持つ既存の時系列予測モデルよりも優れていることを示す。
MMMPFでトレーニングされたモデルは、不確実性を捉え、将来のグリッドの確率的計画を可能にするために、望ましい量子化を生成することもできる。
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