Fugu-MT 論文翻訳(概要): Interval Load Forecasting for Individual Households in the Presence of Electric Vehicle Charging

論文の概要: Interval Load Forecasting for Individual Households in the Presence of Electric Vehicle Charging

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03010v1
Date: Mon, 5 Jun 2023 16:25:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-06 13:52:49.493373
Title: Interval Load Forecasting for Individual Households in the Presence of Electric Vehicle Charging
Title（参考訳）: 電気自動車充電における個人世帯のインターバル負荷予測
Authors: Raiden Skala, Mohamed Ahmed T. A. Elgalhud, Katarina Grolinger, and Syed Mir
Abstract要約: 従来の内燃機関に代わる電気自動車(EV)への移行は、電気に対する社会的需要を増大させている。本稿では,EV充電の有無を考慮した家庭用負荷予測のためのLong Short-Term Memory Bayesian Neural Networks (LSTM-BNN)を提案する。その結果,提案するLSTM-BNNは,予測間隔の利点を生かして,点予測と類似した精度が得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The transition to Electric Vehicles (EV) in place of traditional internal combustion engines is increasing societal demand for electricity. The ability to integrate the additional demand from EV charging into forecasting electricity demand is critical for maintaining the reliability of electricity generation and distribution. Load forecasting studies typically exclude households with home EV charging, focusing on offices, schools, and public charging stations. Moreover, they provide point forecasts which do not offer information about prediction uncertainty. Consequently, this paper proposes the Long Short-Term Memory Bayesian Neural Networks (LSTM-BNNs) for household load forecasting in presence of EV charging. The approach takes advantage of the LSTM model to capture the time dependencies and uses the dropout layer with Bayesian inference to generate prediction intervals. Results show that the proposed LSTM-BNNs achieve accuracy similar to point forecasts with the advantage of prediction intervals. Moreover, the impact of lockdowns related to the COVID-19 pandemic on the load forecasting model is examined, and the analysis shows that there is no major change in the model performance as, for the considered households, the randomness of the EV charging outweighs the change due to pandemic.
Abstract（参考訳）: 従来の内燃機関に代わる電気自動車(EV)への移行は、電気に対する社会的需要を増大させている。電力需要予測にev充電からの追加需要を統合することは、発電と配電の信頼性を維持する上で重要である。負荷予測研究は通常、オフィス、学校、公共充電ステーションに焦点をあてた家庭用EV充電の家庭を除外する。さらに、予測の不確実性に関する情報を提供しないポイント予測を提供する。そこで本稿では,EV充電の有無を考慮した家庭用負荷予測のためのLong Short-Term Memory Bayesian Neural Networks (LSTM-BNNs)を提案する。このアプローチはLSTMモデルを利用して時間依存をキャプチャし、ベイズ推論でドロップアウト層を使用して予測間隔を生成する。その結果,提案するLSTM-BNNは,予測間隔の利点を生かして,点予測と類似した精度が得られた。さらに、新型コロナウイルスのパンデミックに関連するロックダウンが負荷予測モデルに与える影響について検討し、検討した家庭では、EV充電のランダム性がパンデミックによる変化を上回っているため、モデル性能に大きな変化はないことを示した。

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