論文の概要: Assessing Electricity Service Unfairness with Transfer Counterfactual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03258v2
• Date: Wed, 24 Jan 2024 15:52:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-25 17:18:49.167741
• Title: Assessing Electricity Service Unfairness with Transfer Counterfactual Learning
• Title（参考訳）: トランスファーファクトラーニングによる電力サービス不平等の評価
• Authors: Song Wei, Xiangrui Kong, Alinson Santos Xavier, Shixiang Zhu, Yao Xie, Feng Qiu
• Abstract要約: 本稿では,保護属性の平均因果効果を解析することにより,電力系統における非現実的不公平性を評価する方法を示す。 そこで我々は,転帰学習に基づく反実的不公平を推定する新しい手法を提案する。 以上の結果から,低所得地域と高齢者人口地域は,日常的・災害後の双方で相変わらず停電状態が長くなることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.22806576561337
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Energy justice is a growing area of interest in interdisciplinary energy research. However, identifying systematic biases in the energy sector remains challenging due to confounding variables, intricate heterogeneity in counterfactual effects, and limited data availability. First, this paper demonstrates how one can evaluate counterfactual unfairness in a power system by analyzing the average causal effect of a specific protected attribute. Subsequently, we use subgroup analysis to handle model heterogeneity and introduce a novel method for estimating counterfactual unfairness based on transfer learning, which helps to alleviate the data scarcity in each subgroup. In our numerical analysis, we apply our method to a unique large-scale customer-level power outage data set and investigate the counterfactual effect of demographic factors, such as income and age of the population, on power outage durations. Our results indicate that low-income and elderly-populated areas consistently experience longer power outages under both daily and post-disaster operations, and such discrimination is exacerbated under severe conditions. These findings suggest a widespread, systematic issue of injustice in the power service systems and emphasize the necessity for focused interventions in disadvantaged communities.
• Abstract（参考訳）: エネルギー正義は学際的なエネルギー研究への関心が高まっている。 しかしながら、エネルギーセクターにおける系統的バイアスの特定は、変数の相違、反ファクト効果の複雑な不均一性、データ可用性の制限により、依然として困難である。 まず,特定保護属性の平均因果効果を解析することにより,電力系統における非現実的不公平性を評価できることを示す。 次に,モデルの不均質性を扱うためにサブグループ分析を行い,各サブグループにおけるデータ不足の軽減に寄与する転送学習に基づく反事実不公平性推定法を提案する。 本研究では,本手法をユニークな大規模顧客レベルの停電データに適用し,人口の所得や年齢といった人口統計学的要因が停電期間に与える影響について検討する。 以上の結果から,低所得地域と高齢者人口地域は,日常的,災害後の双方で相変わらず長大な停電を経験していることが示唆された。 これらの知見は、電力サービスシステムにおける不正の広範囲かつ体系的な問題を示し、不利なコミュニティにおける集中的な介入の必要性を強調している。

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