論文の概要: An Asymmetric Loss with Anomaly Detection LSTM Framework for Power
Consumption Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10889v1
- Date: Sun, 5 Feb 2023 17:16:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-26 13:48:30.837792
- Title: An Asymmetric Loss with Anomaly Detection LSTM Framework for Power
Consumption Prediction
- Title（参考訳）: 消費電力予測のための異常検出LSTMフレームワークを用いた非対称損失
- Authors: Jihan Ghanim, Maha Issa, Mariette Awad
- Abstract要約: 住宅セクターの電力消費パターンには変動や異常が含まれており、予測は困難である。
非対称な損失関数を持つ複数のLong Short-Term Memory (LSTM) フレームワークを提案する。
気候や社会要因の影響を考慮すると、フランス、ドイツ、ハンガリーの3つのデータセットで季節分割が行われる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6156983514505385
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Building an accurate load forecasting model with minimal underpredictions is
vital to prevent any undesired power outages due to underproduction of
electricity. However, the power consumption patterns of the residential sector
contain fluctuations and anomalies making them challenging to predict. In this
paper, we propose multiple Long Short-Term Memory (LSTM) frameworks with
different asymmetric loss functions to impose a higher penalty on
underpredictions. We also apply a density-based spatial clustering of
applications with noise (DBSCAN) anomaly detection approach, prior to the load
forecasting task, to remove any present oultiers. Considering the effect of
weather and social factors, seasonality splitting is performed on the three
considered datasets from France, Germany, and Hungary containing hourly power
consumption, weather, and calendar features. Root-mean-square error (RMSE)
results show that removing the anomalies efficiently reduces the
underestimation and overestimation errors in all the seasonal datasets.
Additionally, asymmetric loss functions and seasonality splitting effectively
minimize underestimations despite increasing the overestimation error to some
degree. Reducing underpredictions of electricity consumption is essential to
prevent power outages that can be damaging to the community.
- Abstract（参考訳）: 最小限の低予測で正確な負荷予測モデルを構築することは、電力不足による望ましくない停電を防ぐために不可欠である。
しかし, 住宅セクターの電力消費パターンには変動や異常があり, 予測が困難である。
本稿では,非対称な損失関数を持つ複数のLong Short-Term Memory (LSTM) フレームワークを提案する。
また、負荷予測タスクに先立って、ノイズを伴うアプリケーション(DBSCAN)異常検出手法の密度に基づく空間クラスタリングを適用し、現在のオーラティを除去する。
気象や社会要因の影響を考慮すると、時間ごとの消費電力、天気、暦の特徴を含むフランス、ドイツ、ハンガリーの3つのデータセットで季節分割が行われる。
root-mean-square error (rmse) の結果は、すべての季節的データセットの過大評価と過大評価エラーを効率的に除去することを示している。
さらに、非対称損失関数と季節分割は、過大評価誤差をある程度増大させたにもかかわらず、過小評価を効果的に最小化する。
電力消費の過小予測の削減は、コミュニティに損害を与える可能性のある停電を防ぐために不可欠である。
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