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/2304.03997v4
• Date: Tue, 20 Aug 2024 10:34:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 21:10:36.990878
• 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, Junaida Sulaiman, Md. Imamul Islam, Md. Masuduzzaman, Molla Shahadat Hossain Lipu, Ramdhan Nugraha,
• 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モデルを提案する。 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: 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 model 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 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 effectively.
• 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を困難にし、SDG 9の達成に欠かせない安定した電力供給を確保することができる。 本稿では,エネルギー需要の正確な予測を行うことで,再生可能エネルギー源の統合を向上する,スマート電力網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モデルを提案する。 我々のアプローチは、SDG 13の気候活動と一致し、再生可能エネルギー資源のより効率的な管理を可能にします。 我々は、時系列データに適した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。 提案手法は、アメリカン・エレクトリック・パワー、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・インターコネクションなど、異なる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ている。 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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