Fugu-MT 論文翻訳(概要): DiffPLF: A Conditional Diffusion Model for Probabilistic Forecasting of EV Charging Load

論文の概要: DiffPLF: A Conditional Diffusion Model for Probabilistic Forecasting of EV Charging Load

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13548v1
Date: Wed, 21 Feb 2024 06:07:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-22 16:59:27.648966
Title: DiffPLF: A Conditional Diffusion Model for Probabilistic Forecasting of EV Charging Load
Title（参考訳）: diffplf:ev充電負荷の確率的予測のための条件拡散モデル
Authors: Siyang Li, Hui Xiong, Yize Chen
Abstract要約: 我々は、EV充電の確率的負荷予測のための新しい拡散モデルDiffPLFを考案した。本稿では,DiffPLFを確率的時系列予測タスクに適応させるタスクインフォームド微調整手法を提案する。その結果,従来の方法と比較して,MAEおよびCRPSでは39.58%,49.87%の顕著な上昇がみられた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.784993854707288
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Due to the vast electric vehicle (EV) penetration to distribution grid, charging load forecasting is essential to promote charging station operation and demand-side management.However, the stochastic charging behaviors and associated exogenous factors render future charging load patterns quite volatile and hard to predict. Accordingly, we devise a novel Diffusion model termed DiffPLF for Probabilistic Load Forecasting of EV charging, which can explicitly approximate the predictive load distribution conditioned on historical data and related covariates. Specifically, we leverage a denoising diffusion model, which can progressively convert the Gaussian prior to real time-series data by learning a reversal of the diffusion process. Besides, we couple such diffusion model with a cross-attention-based conditioning mechanism to execute conditional generation for possible charging demand profiles. We also propose a task-informed fine-tuning technique to better adapt DiffPLF to the probabilistic time-series forecasting task and acquire more accurate and reliable predicted intervals. Finally, we conduct multiple experiments to validate the superiority of DiffPLF to predict complex temporal patterns of erratic charging load and carry out controllable generation based on certain covariate. Results demonstrate that we can attain a notable rise of 39.58% and 49.87% on MAE and CRPS respectively compared to the conventional method.
Abstract（参考訳）: 配電網へのevの浸透により、充電ステーションの運用と需要側管理を促進するためには充電負荷予測が不可欠であるが、確率的な充電行動と関連する外因的要因により、将来の充電負荷パターンは不安定で予測が難しい。そこで我々は,ev帯電の確率的負荷予測のためのdiffplfと呼ばれる新しい拡散モデルを開発した。具体的には, 拡散過程の反転を学習することにより, ガウシアンを実時間系列データに先立って漸進的に変換できる分母拡散モデルを利用する。さらに,このような拡散モデルとクロスアテンションベースの条件付け機構を結合して,充電需要プロファイルの条件生成を行う。また,確率時系列予測タスクにdiffplfをより適合させ,より高精度で信頼性の高い区間を求めるためのタスクインフォームド微調整手法を提案する。最後に、DiffPLFの優位性を検証するために複数の実験を行い、不安定な充電負荷の複雑な時間パターンを予測し、特定の共変量に基づいて制御可能な生成を行う。その結果,従来の方法と比較して,MAEおよびCRPSでは39.58%,49.87%の顕著な上昇がみられた。

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