論文の概要: Predicting Short Term Energy Demand in Smart Grid: A Deep Learning Approach for Integrating Renewable Energy Sources in Line with SDGs 7, 9, and 13

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03997v2
• Date: Fri, 14 Apr 2023 04:24:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-17 15:59:12.225085
• Title: Predicting Short Term Energy Demand in Smart Grid: A Deep Learning Approach for Integrating Renewable Energy Sources in Line with SDGs 7, 9, and 13
• Title（参考訳）: スマートグリッドにおける短期的エネルギー需要予測:SDG7,9,13ラインの再生可能エネルギー源統合のためのディープラーニングアプローチ
• Authors: Md Saef Ullah Miah and Junaida Sulaiman and Md. Imamul Islam and Md. Masuduzzaman
• Abstract要約: スマートパワーグリッドにおけるエネルギー需要予測のためのディープラーニングに基づくアプローチを提案する。 我々は、長期記憶ネットワークを使用して、エネルギー需要データにおける複雑なパターンや依存関係をキャプチャします。 提案モデルでは,平均絶対誤差 1.4% でエネルギー需要を正確に予測できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The integration of renewable energy sources into the power grid is becoming increasingly important as the world moves towards a more sustainable energy future in line with SDG 7. However, the intermittent nature of renewable energy sources can make it challenging to manage the power grid and ensure a stable supply of electricity, which is crucial for achieving SDG 9. In this paper, we propose a deep learning-based approach for predicting energy demand in a smart power grid, which can improve the integration of renewable energy sources by providing accurate predictions of energy demand. Our approach aligns with SDG 13 on climate action as it enables more efficient management of renewable energy resources. We use long short-term memory networks, which are well-suited for time series data, to capture complex patterns and dependencies in energy demand data. The proposed approach is evaluated using four datasets of historical short term energy demand data from different energy distribution companies including American Electric Power, Commonwealth Edison, Dayton Power and Light, and Pennsylvania-New Jersey-Maryland Interconnection. The proposed model is also compared with three other state of the art forecasting algorithms namely, Facebook Prophet, Support Vector Regressor, and Random Forest Regressor. The experimental results show that the proposed REDf model can accurately predict energy demand with a mean absolute error of 1.4%, indicating its potential to enhance the stability and efficiency of the power grid and contribute to achieving SDGs 7, 9, and 13. The proposed model also have the potential to manage the integration of renewable energy sources in an effective manner.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギー源の電力網への統合がますます重要になってきており、世界はsdg 7に合わせてより持続可能なエネルギーの未来に向かっている。 しかし、再生可能エネルギー源の断続的な性質は、電力網の管理と電力の安定確保を困難にし、SDG 9の実現に不可欠である。 本稿では,電力需要の正確な予測を提供することにより,再生可能エネルギー源の統合を向上できるスマート電力グリッドにおけるエネルギー需要予測のための深層学習に基づくアプローチを提案する。 本手法は,再生可能エネルギー資源のより効率的な管理を可能にするため,気候活動に関するsdg 13に適合する。 我々は、時系列データに適した長期記憶ネットワークを用いて、エネルギー需要データにおける複雑なパターンや依存関係をキャプチャする。 提案手法は、米国電力、コモンウェルス・エジソン、デイトン・パワー・アンド・ライト、ペンシルバニア・ニュージャージー・メリーランド・インターコネクトなど、様々なエネルギー流通企業の4つの歴史的短期エネルギー需要データを用いて評価される。 提案されたモデルは、Facebook Prophet、Support Vector Regressor、Random Forest Regressorという、アート予測アルゴリズムの他の3つの状態と比較される。 実験の結果,提案したREDfモデルは平均絶対誤差1.4%でエネルギー需要を正確に予測し,電力グリッドの安定性と効率を高める可能性を示し,SDG7,9,13の達成に寄与することが示された。 提案モデルはまた,再生可能エネルギー源の統合を効果的に管理する可能性を秘めている。

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