論文の概要: An Error Correction Mid-term Electricity Load Forecasting Model Based on Seasonal Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10826v1
• Date: Mon, 19 Jun 2023 10:17:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 18:18:25.083318
• Title: An Error Correction Mid-term Electricity Load Forecasting Model Based on Seasonal Decomposition
• Title（参考訳）: 季節分解に基づく誤差補正中期電力負荷予測モデル
• Authors: Liping Zhang, Di Wu, Xin Luo
• Abstract要約: 中期電力負荷予測は電力系統の計画・運用において重要な役割を担っている。 本稿では,既存のLFモデルの動作中の誤り蓄積と転送の問題に対処するため,誤り訂正ベースLF(ECLF)と呼ばれる新しいモデルを提案する。 提案手法は,中国の2都市における実世界の電力負荷データに基づいて評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.943226129691092
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mid-term electricity load forecasting (LF) plays a critical role in power system planning and operation. To address the issue of error accumulation and transfer during the operation of existing LF models, a novel model called error correction based LF (ECLF) is proposed in this paper, which is designed to provide more accurate and stable LF. Firstly, time series analysis and feature engineering act on the original data to decompose load data into three components and extract relevant features. Then, based on the idea of stacking ensemble, long short-term memory is employed as an error correction module to forecast the components separately, and the forecast results are treated as new features to be fed into extreme gradient boosting for the second-step forecasting. Finally, the component sub-series forecast results are reconstructed to obtain the final LF results. The proposed model is evaluated on real-world electricity load data from two cities in China, and the experimental results demonstrate its superior performance compared to the other benchmark models.
• Abstract（参考訳）: 中期電力負荷予測(lf)は電力システムの計画と運用において重要な役割を担っている。 本稿では,既存のLFモデルの動作における誤り蓄積と転送の問題に対処するため,より正確かつ安定したLFを提供するために,誤り訂正ベースLF(ECLF)と呼ばれる新しいモデルを提案する。 まず、時系列分析と特徴工学が元のデータに作用し、負荷データを3つのコンポーネントに分解し、関連する特徴を抽出する。 そして、アンサンブルを積み重ねるアイデアに基づいて、長い短期記憶を誤差補正モジュールとして使用し、コンポーネントを別々に予測し、その予測結果を第2段階予測のための極端な勾配押し上げに投入する新機能として扱う。 最後に、部品サブシリーズ予測結果を再構成して最終LF結果を得る。 提案モデルは,中国2都市における実世界の電力負荷データに基づいて評価され,他のベンチマークモデルよりも優れた性能を示す実験結果が得られた。

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