論文の概要: DiffLoad: Uncertainty Quantification in Electrical Load Forecasting with Diffusion Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01001v4
- Date: Fri, 30 Aug 2024 10:41:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-02 20:41:13.177050
- Title: DiffLoad: Uncertainty Quantification in Electrical Load Forecasting with Diffusion Model
- Title（参考訳）: DiffLoad:拡散モデルによる電力負荷予測の不確実性定量化
- Authors: Zhixian Wang, Qingsong Wen, Chaoli Zhang, Liang Sun, Yi Wang,
- Abstract要約: 再生可能エネルギー源の統合と、新型コロナウイルスのパンデミックなどの外部イベントの発生により、負荷予測の不確実性が急速に高まっている。
本稿では, エピステミック不確かさを推定するための拡散型Seq2Seq構造を提案し, 強靭性付加コーシー分布を用いてアレタリック不確かさを推定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.428737156882708
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Electrical load forecasting plays a crucial role in decision-making for power systems, including unit commitment and economic dispatch. The integration of renewable energy sources and the occurrence of external events, such as the COVID-19 pandemic, have rapidly increased uncertainties in load forecasting. The uncertainties in load forecasting can be divided into two types: epistemic uncertainty and aleatoric uncertainty. Separating these types of uncertainties can help decision-makers better understand where and to what extent the uncertainty is, thereby enhancing their confidence in the following decision-making. This paper proposes a diffusion-based Seq2Seq structure to estimate epistemic uncertainty and employs the robust additive Cauchy distribution to estimate aleatoric uncertainty. Our method not only ensures the accuracy of load forecasting but also demonstrates the ability to separate the two types of uncertainties and be applicable to different levels of loads. The relevant code can be found at \url{https://anonymous.4open.science/r/DiffLoad-4714/}.
- Abstract（参考訳）: 電力需要予測は、単位コミットメントや経済派遣を含む電力システムの意思決定において重要な役割を担っている。
再生可能エネルギー源の統合と、新型コロナウイルスのパンデミックなどの外部イベントの発生により、負荷予測の不確実性が急速に高まっている。
負荷予測の不確実性は, てんかん性不確実性と失読性不確実性という2つのタイプに分けられる。
このような不確実性を分離することで、意思決定者は、その不確実性がどの程度あるかをよりよく理解し、次の意思決定に対する信頼を高めることができる。
本稿では, エピステミック不確かさを推定するための拡散型Seq2Seq構造を提案し, 強靭性付加コーシー分布を用いてアレタリック不確かさを推定する。
本手法は,負荷予測の精度を確保するだけでなく,2種類の不確実性を分離し,異なる負荷レベルに適用できることを示す。
関連するコードは \url{https://anonymous.4open.science/r/DiffLoad-4714/} にある。
関連論文リスト
- Integrating uncertainty quantification into randomized smoothing based robustness guarantees [18.572496359670797]
ディープニューラルネットワークは、安全クリティカルなアプリケーションにおいて有害な誤った予測を引き起こす可能性のある敵攻撃に対して脆弱である。
ランダムな滑らか化による認証されたロバスト性は、スムーズ化された分類器の予測が与えられた入力の周りの$ell$-ball内では変化しないという確率的保証を与える。
不確実性に基づく拒絶は、しばしば敵の攻撃からモデルを守るために実践的に適用される技法である。
新たなフレームワークは,ネットワークアーキテクチャや不確実性評価の体系的な評価を可能にすることを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-27T13:07:43Z) - How disentangled are your classification uncertainties? [6.144680854063938]
機械学習における不確実性定量化は、予測における不確実性の原因を予測するために進んでいる。
本研究は,失語症およびてんかんの不確かさの解消を評価するための一連の実験を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-22T07:42:43Z) - Quantifying Aleatoric and Epistemic Uncertainty with Proper Scoring Rules [19.221081896134567]
不確実性表現と定量化は機械学習において最重要である。
本稿では,適切なスコアリングルールに基づいて,アレータリックおよび(現状)不確実性の定量化のための尺度を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-18T14:20:19Z) - Quantification of Predictive Uncertainty via Inference-Time Sampling [57.749601811982096]
本稿では,データあいまいさの予測不確実性を推定するためのポストホックサンプリング手法を提案する。
この方法は与えられた入力に対して異なる可算出力を生成することができ、予測分布のパラメトリック形式を仮定しない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-03T12:43:21Z) - Integrating Uncertainty into Neural Network-based Speech Enhancement [27.868722093985006]
時間周波数領域における監視されたマスキングアプローチは、ディープニューラルネットワークを使用して乗法マスクを推定し、クリーンな音声を抽出することを目的としている。
これにより、信頼性の保証や尺度を使わずに、各入力に対する単一の見積もりが導かれる。
クリーン音声推定における不確実性モデリングの利点について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-15T15:55:12Z) - Uncertainty Quantification for Traffic Forecasting: A Unified Approach [21.556559649467328]
不確実性は時系列予測タスクに不可欠な考慮事項である。
本研究では,交通予測の不確かさの定量化に焦点をあてる。
STUQ(Deep S-Temporal Uncertainity Quantification)を開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-11T15:21:53Z) - Dense Uncertainty Estimation via an Ensemble-based Conditional Latent
Variable Model [68.34559610536614]
我々は、アレータリック不確実性はデータの固有の特性であり、偏見のないオラクルモデルでのみ正確に推定できると論じる。
そこで本研究では,軌道不確実性推定のためのオラクルモデルを近似するために,列車時の新しいサンプリングと選択戦略を提案する。
以上の結果から,提案手法は精度の高い決定論的結果と確実な不確実性推定の両方を達成できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-22T08:54:10Z) - Dense Uncertainty Estimation [62.23555922631451]
本稿では,ニューラルネットワークと不確実性推定手法について検討し,正確な決定論的予測と確実性推定の両方を実現する。
本研究では,アンサンブルに基づく手法と生成モデルに基づく手法の2つの不確実性推定法について検討し,それらの長所と短所を,完全/半端/弱度に制御されたフレームワークを用いて説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-13T01:23:48Z) - DEUP: Direct Epistemic Uncertainty Prediction [56.087230230128185]
認識の不確実性は、学習者の知識の欠如によるサンプル外の予測エラーの一部である。
一般化誤差の予測を学習し, aleatoric uncertaintyの推定を減算することで, 認識的不確かさを直接推定する原理的アプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-16T23:50:35Z) - The Hidden Uncertainty in a Neural Networks Activations [105.4223982696279]
ニューラルネットワークの潜在表現の分布は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データの検出に成功している。
本研究は、この分布が、モデルの不確実性と相関しているかどうかを考察し、新しい入力に一般化する能力を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-05T17:30:35Z) - Uncertainty quantification for nonconvex tensor completion: Confidence
intervals, heteroscedasticity and optimality [92.35257908210316]
本研究では,不完全かつ破損した観測によって与えられる低ランクテンソルを推定する問題について検討する。
改善不可能なレートをell-2$の精度で達成できることが分かりました。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-15T17:47:13Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。