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/2304.03997v3
- Date: Sun, 7 May 2023 20:25:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-09 20:49:21.460187
- 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 and Nimay Chandra Giri and Siddhartha Bhattacharyya and Segbedji
Geraldo Favi and Leo Mrsic
- 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): 4.142160001071919
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Integrating 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, enabling more efficient management of renewable energy
resources. We use long short-term memory networks, well-suited for time series
data, to capture complex patterns and dependencies in energy demand data. The
proposed approach is evaluated using four historical short-term energy demand
data datasets 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: Facebook
Prophet, Support Vector Regression, and Random Forest Regression. 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 has the potential to
manage the integration of renewable energy sources in an effective manner.
- Abstract(参考訳): 世界がSDG7に則ってより持続可能なエネルギーの未来に向かっていくにつれ、再生可能エネルギー源を電力網に統合することの重要性が高まっている。
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。
温暖化対策としてsdg13と協調し,再生可能エネルギー資源のより効率的な管理を実現する。
我々は、時系列データに適した長期短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と依存関係をキャプチャする。
提案手法は、アメリカ電力、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・メリーランド相互接続など、異なるエネルギー流通会社による4つの歴史的短期的エネルギー需要データデータセットを用いて評価される。
提案されたモデルは、facebook prophet、 support vector regression、random forest regressionの3つの最先端予測アルゴリズムと比較される。
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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