Fugu-MT 論文翻訳(概要): A comparative assessment of deep learning models for day-ahead load forecasting: Investigating key accuracy drivers

論文の概要: A comparative assessment of deep learning models for day-ahead load forecasting: Investigating key accuracy drivers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12168v1
Date: Thu, 23 Feb 2023 17:11:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-24 14:20:27.748063
Title: A comparative assessment of deep learning models for day-ahead load forecasting: Investigating key accuracy drivers
Title（参考訳）: 日頭負荷予測のためのディープラーニングモデルの比較評価:鍵精度ドライバの検討
Authors: Sotiris Pelekis, Ioannis-Konstantinos Seisopoulos, Evangelos Spiliotis, Theodosios Pountridis, Evangelos Karakolis, Spiros Mouzakitis, Dimitris Askounis
Abstract要約: 短期負荷予測(STLF)は電力グリッドの日々の運用に不可欠である。 N-BEATSは、検査されたディープラーニングモデルの他の部分よりも一貫して優れています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Short-term load forecasting (STLF) is vital for the daily operation of power grids. However, the non-linearity, non-stationarity, and randomness characterizing electricity demand time series renders STLF a challenging task. To that end, different forecasting methods have been proposed in the literature for day-ahead load forecasting, including a variety of deep learning models that are currently considered to achieve state-of-the-art performance. In order to compare the accuracy of such models, we focus on national net aggregated STLF and examine well-established autoregressive neural networks of indicative architectures, namely multi-layer perceptrons, N-BEATS, long short-term memory neural networks, and temporal convolutional networks, for the case of Portugal. To investigate the factors that affect the performance of each model and identify the most appropriate per case, we also conduct a post-hoc analysis, correlating forecast errors with key calendar and weather features. Our results indicate that N-BEATS consistently outperforms the rest of the examined deep learning models. Additionally, we find that external factors can significantly impact accuracy, affecting both the actual and relative performance of the models.
Abstract（参考訳）: 短期負荷予測(STLF)は電力グリッドの日々の運用に不可欠である。しかし、電力需要時系列を特徴付ける非線形性、非定常性、ランダム性は、STLFを困難な課題にしている。そのために,現在最先端の性能を達成していると考えられる様々なディープラーニングモデルを含む,日頭負荷予測の文献において,様々な予測手法が提案されている。このようなモデルの正確性を比較するために,国家ネット集約型slfに着目し,ポルトガルの場合,多層パーセプトロン,n-ビート,長期短期記憶型ニューラルネットワーク,時間畳み込み型ネットワークといった表現型アーキテクチャの確立された自己回帰型ニューラルネットワークについて検討する。また,各モデルの性能に影響を及ぼす要因を調査し,ケース毎に最も適した要因を特定するために,予測誤差と重要なカレンダーと天気の特徴を関連付けたポストホック解析を行う。以上の結果から,N-BEATSは学習モデルの他の部分よりも一貫して優れていたことが示唆された。さらに,外部要因が精度に大きく影響し,実際の性能と相対性能の両方に影響を及ぼすことがわかった。

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