論文の概要: A Unifying Framework of Attention-based Neural Load Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05082v1
- Date: Mon, 8 May 2023 22:46:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-10 20:01:11.727555
- Title: A Unifying Framework of Attention-based Neural Load Forecasting
- Title（参考訳）: 注意に基づく神経負荷予測の統一的枠組み
- Authors: Jing Xiong and Yu Zhang
- Abstract要約: 負荷予測のための統合型ディープラーニングフレームワークを提案する。
これには、時間的な特徴重み付け、階層的時間的注意、特徴強化エラー修正が含まれる。
我々のフレームワークは、電力負荷予測問題に対する効果的な解決策を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.470432799969585
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Accurate load forecasting is critical for reliable and efficient planning and
operation of electric power grids. In this paper, we propose a unifying deep
learning framework for load forecasting, which includes time-varying feature
weighting, hierarchical temporal attention, and feature-reinforced error
correction. Our framework adopts a modular design with good generalization
capability. First, the feature-weighting mechanism assigns input features with
temporal weights. Second, a recurrent encoder-decoder structure with
hierarchical attention is developed as a load predictor. The hierarchical
attention enables a similar day selection, which re-evaluates the importance of
historical information at each time step. Third, we develop an error correction
module that explores the errors and learned feature hidden information to
further improve the model's forecasting performance. Experimental results
demonstrate that our proposed framework outperforms existing methods on two
public datasets and performance metrics, with the feature weighting mechanism
and error correction module being critical to achieving superior performance.
Our framework provides an effective solution to the electric load forecasting
problem, which can be further adapted to many other forecasting tasks.
- Abstract（参考訳）: 電力グリッドの信頼性と効率的な計画と運用には,正確な負荷予測が重要である。
本稿では,時間的特徴重み付け,階層的時間的注意,特徴強化誤り訂正を含む,負荷予測のための統一的なディープラーニングフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、優れた一般化機能を備えたモジュラーデザインを採用しています。
まず、特徴重み付け機構は、入力特徴に時間重みを割り当てる。
次に,負荷予測器として階層的注意を伴う再帰エンコーダデコーダ構造を開発した。
階層的な注目は、同じ日の選択を可能にし、各時点における歴史的情報の重要性を再評価する。
第3に,エラーを探索し,隠れた情報を学習し,モデルの予測性能をさらに向上させるエラー訂正モジュールを開発した。
実験の結果,提案手法は2つの公開データセットとパフォーマンス指標の既存手法を上回っており,機能重み付け機構とエラー訂正モジュールが性能向上に不可欠であることが判明した。
このフレームワークは、電力負荷予測問題に対する効果的なソリューションを提供し、他の多くの予測タスクにさらに適応することができる。
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