論文の概要: Deep Convolutional Neural Networks for Short-Term Multi-Energy Demand Prediction of Integrated Energy Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15497v2
• Date: Mon, 10 Mar 2025 14:05:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 19:15:56.002226
• Title: Deep Convolutional Neural Networks for Short-Term Multi-Energy Demand Prediction of Integrated Energy Systems
• Title（参考訳）: 統合エネルギーシステムの短期多エネルギー需要予測のための深部畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Corneliu Arsene, Alessandra Parisio,
• Abstract要約: 本稿では,多エネルギー消費予測のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく新しい6つの予測モデルを開発する。 これらのモデルは、新しい統合型電気・熱・ガスネットワークシステムに包括的に適用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
• License:
• Abstract: Forecasting power consumptions of integrated electrical, heat or gas network systems is essential in order to operate more efficiently the whole energy network. Multi-energy systems are increasingly seen as a key component of future energy systems, and a valuable source of flexibility, which can significantly contribute to a cleaner and more sustainable whole energy system. Therefore, there is a stringent need for developing novel and performant models for forecasting multi-energy demand of integrated energy systems, which to account for the different types of interacting energy vectors and of the coupling between them. Previous efforts in demand forecasting focused mainly on the single electrical power consumption or, more recently, on the single heat or gas power consumptions. In order to address this gap, in this paper six novel prediction models based on Convolutional Neural Networks (CNNs) are developed, for either individual or joint prediction of multi-energy power consumptions: the single input/single output CNN model with determining the optimum number of epochs (CNN_1), the multiple input/single output CNN model (CNN_2), the single input/ single output CNN model with training/validation/testing datasets (CNN_3), the joint prediction CNN model (CNN_4), the multiple-building input/output CNN model (CNN_5) and the federated learning CNN model (CNN_6). All six novel CNN models are applied in a comprehensive manner on a novel integrated electrical, heat and gas network system, which only recently has started to be used for forecasting. The forecast horizon is short-term (next half an hour) and all the predictions results are evaluated in terms of the Signal to Noise Ratio (SNR) and the Normalized Root Mean Square Error (NRMSE), while the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) is used for comparison purposes with other existent results from literature.
• Abstract（参考訳）: エネルギーネットワーク全体をより効率的に運用するためには、統合電気・熱・ガスネットワークシステムの電力消費予測が不可欠である。 マルチエネルギーシステムは、将来のエネルギーシステムの主要な構成要素であり、よりクリーンで持続可能なエネルギーシステムに大きく貢献する貴重な柔軟性の源であると考えられている。 したがって、相互作用するエネルギーベクトルの異なるタイプとそれら間のカップリングを考慮に入れた統合エネルギーシステムの多エネルギー需要を予測するための、新規で高性能なモデルの開発には、厳密な必要性がある。 需要予測のこれまでの取り組みは、主に1つの電力消費、または最近では1つの熱やガス消費に重点を置いていた。 このギャップに対処するため, 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく新しい6つの予測モデルを開発し, 最適エポック数(CNN_1)を決定する単一入出力CNNモデル, トレーニング/バリデーション/テストデータセット(CNN_3), 共同予測CNNモデル(CNN_5), マルチビルディング入出力CNNモデル(CNN_6), フェデレーション学習CNNモデル(CNN_6)について述べる。 6つの新しいCNNモデルは全て、新しい統合型電気・熱・ガスネットワークシステムに包括的に適用され、最近になって予測に使われ始めたばかりである。 予測の地平線は短期(30分後)であり、SNR(Signal to Noise Ratio)とNRMSE(Normalized Root Mean Square Error)で評価される一方、MAPE(Mean Absolute Percentage Error)は文献による他の既存の結果と比較するために使用される。

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