論文の概要: DiffLoad: Uncertainty Quantification in Load Forecasting with Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01001v1
• Date: Wed, 31 May 2023 05:04:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-05 18:52:02.593562
• Title: DiffLoad: Uncertainty Quantification in Load Forecasting with Diffusion Model
• Title（参考訳）: DiffLoad: 拡散モデルによる負荷予測の不確実性定量化
• Authors: Zhixian Wang, Qingsong Wen, Chaoli Zhang, Liang Sun, and Yi Wang
• Abstract要約: 拡散型Seq2seq構造を用いて不確かさを推定し,ロバストな加法コーシー分布を用いて不確かさを推定する。 本稿では,2種類の不確かさを分離し,ミュータントシナリオに対処する手法の能力を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.88316010799637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electrical load forecasting is of great significance for the decision makings in power systems, such as unit commitment and energy management. In recent years, various self-supervised neural network-based methods have been applied to electrical load forecasting to improve forecasting accuracy and capture uncertainties. However, most current methods are based on Gaussian likelihood methods, which aim to accurately estimate the distribution expectation under a given covariate. This kind of approach is difficult to adapt to situations where temporal data has a distribution shift and outliers. In this paper, we propose a diffusion-based Seq2seq structure to estimate epistemic uncertainty and use the robust additive Cauchy distribution to estimate aleatoric uncertainty. Rather than accurately forecasting conditional expectations, we demonstrate our method's ability in separating two types of uncertainties and dealing with the mutant scenarios.
• Abstract（参考訳）: 電気負荷予測は、単位コミットメントやエネルギー管理などの電力系統における意思決定において非常に重要である。 近年,電気負荷予測に様々な自己教師付きニューラルネットワークが適用され,予測精度の向上と不確かさの把握が図られている。 しかし、現在のほとんどの手法は、与えられた共変量の下で分布予測を正確に推定することを目的としたガウス的可能性法に基づいている。 このようなアプローチは、時間的データが分布シフトと外れ値を持つ状況に適応するのは困難である。 本稿では,認識的不確かさを推定するための拡散ベースのseq2seq構造を提案し,強固な付加的コーシー分布を用いてアレエータ的不確かさを推定する。 条件付き期待値を正確に予測するのではなく, 2種類の不確かさを分離し, ミュータントシナリオに対処する手法の能力を示す。

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