論文の概要: Textual-Knowledge-Guided Numerical Feature Discovery Method for Power
Demand Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00095v1
- Date: Thu, 30 Nov 2023 13:17:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-04 17:00:51.946825
- Title: Textual-Knowledge-Guided Numerical Feature Discovery Method for Power
Demand Forecasting
- Title（参考訳）: 電力需要予測のためのテキスト知識に基づく数値特徴発見手法
- Authors: Zifan Ning, Min Jin
- Abstract要約: 本稿では,短期電力需要予測のためのテキスト知識誘導数値特徴探索(TKNFD)手法を提案する。
TKNFDは、定性的なテキスト知識を広範囲に蓄積し、それを候補となる特徴集合に拡張し、これらの特徴の数値データを収集し、最終的に4DM-STDを構築する。
世界中の2つの地域におけるベンチマーク実験は、TKNFDが発見した特徴の予測精度が、SoTAの特徴スキームの予測精度を16.84%から36.36%で確実に上回っていることを示した。
- 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: Power demand forecasting is a crucial and challenging task for new power
system and integrated energy system. However, as public feature databases and
the theoretical mechanism of power demand changes are unavailable, the known
features of power demand fluctuation are much limited. Recently, multimodal
learning approaches have shown great vitality in machine learning and AIGC. In
this paper, we interact two modal data and propose a textual-knowledge-guided
numerical feature discovery (TKNFD) method for short-term power demand
forecasting. TKNFD extensively accumulates qualitative textual knowledge,
expands it into a candidate feature-type set, collects numerical data of these
features, and eventually builds four-dimensional multivariate source-tracking
databases (4DM-STDs). Next, TKNFD presents a two-level quantitative feature
identification strategy independent of forecasting models, finds 43-48
features, and systematically analyses feature contribution and dependency
correlation. Benchmark experiments in two different regions around the world
demonstrate that the forecasting accuracy of TKNFD-discovered features reliably
outperforms that of SoTA feature schemes by 16.84% to 36.36% MAPE. In
particular, TKNFD reveals many unknown features, especially several dominant
features in the unknown energy and astronomical dimensions, which extend the
knowledge on the origin of strong randomness and non-linearity in power demand
fluctuation. Besides, 4DM-STDs can serve as public baseline databases.
- Abstract（参考訳）: 電力需要予測は、新しい電力システムと統合エネルギーシステムにとって重要かつ困難な課題である。
しかし,公的な特徴データベースや電力需要変動の理論的メカニズムは利用できないため,電力需要変動の既知の特徴は非常に限られている。
近年,機械学習やAIGCにおいて,マルチモーダルな学習アプローチが極めて重要になっている。
本稿では,2つのモーダルデータと対話し,短期電力需要予測のためのテキスト知識誘導数値特徴探索法を提案する。
tknfdは質的テキスト知識を広く蓄積し、それを候補特徴型集合に拡張し、それらの特徴の数値データを収集し、最終的に4次元多変量ソース追跡データベース(4dm-std)を構築する。
次に、TKNFDは予測モデルに依存しない2段階の定量的特徴識別戦略を示し、43-48の特徴を見つけ、特徴の寄与と依存性の相関を体系的に分析する。
世界中の2つの地域におけるベンチマーク実験は、TKNFDが発見した特徴の予測精度が、SoTAの特徴スキームの16.84%から36.36%のMAPEよりも確実に優れていることを示した。
特に、tknfdは多くの未知の特徴、特に未知のエネルギーと天文学的な次元において支配的な特徴を示し、強ランダム性の起源と電力需要変動の非線形性に関する知識を拡張している。
さらに、4DM-STDはパブリックベースラインデータベースとして機能する。
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