論文の概要: News and Load: Social and Economic Drivers of Regional Multi-horizon Electricity Demand Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06641v2
- Date: Tue, 08 Jul 2025 12:37:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-09 16:34:36.350935
- Title: News and Load: Social and Economic Drivers of Regional Multi-horizon Electricity Demand Forecasting
- Title（参考訳）: ニュースと負荷:地域多地点電力需要予測の社会的・経済的要因
- Authors: Yun Bai, Simon Camal, Andrea Michiorri,
- Abstract要約: 本研究はイギリスとアイルランドの5地域で実施されている。
1日から30日の間、複数の時間軸を考える。
また、GDP、失業、インフレといった経済変数も考慮している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.48338156051969644
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The relationship between electricity demand and variables such as economic activity and weather patterns is well established. However, this paper explores the connection between electricity demand and social aspects. It further embeds dynamic information about the state of society into energy demand modelling and forecasting approaches. Through the use of natural language processing on a large news corpus, we highlight this important link. This study is conducted in five regions of the UK and Ireland and considers multiple time horizons from 1 to 30 days. It also considers economic variables such as GDP, unemployment and inflation. The textual features used in this study represent central constructs from the word frequencies, topics, word embeddings extracted from the news. The findings indicate that: 1) the textual features are related to various contents, such as military conflicts, transportation, the global pandemic, regional economics, and the international energy market. They exhibit causal relationships with regional electricity demand, which are validated using Granger causality and Double Machine Learning methods. 2) Economic indicators play a more important role in the East Midlands and Northern Ireland, while social indicators are more influential in the West Midlands and the South West of England. 3) The use of these factors improves deterministic forecasting by around 6%.
- Abstract（参考訳）: 電力需要と経済活動や気象パターンといった変数の関係はよく確立されている。
しかし,本稿では,電力需要と社会的側面との関係について考察する。
さらに、社会状態に関する動的な情報をエネルギー需要モデリングと予測アプローチに組み込む。
自然言語処理を大規模ニュースコーパスで活用することで,この重要なリンクを強調した。
この研究はイギリスとアイルランドの5つの地域で行われ、1日から30日間の複数の時間地平線を考察している。
また、GDP、失業、インフレといった経済変数も考慮している。
本研究で用いたテキスト特徴は,ニュースから抽出した単語の頻度,話題,単語の埋め込みの中枢構造を表す。
その結果,以下のことが判明した。
1) テキストの特徴は、軍事紛争、輸送、世界的なパンデミック、地域経済、国際エネルギー市場など、様々な内容に関係している。
地域電力需要と因果関係を示し,グラガー因果関係とダブル機械学習手法を用いて検証した。
2)イースト・ミッドランズや北アイルランドでは経済指標が重要な役割を担い、ウェスト・ミッドランズやサウス・ウェスト・オブ・イングランドでは社会指標がより影響力を持つ。
3)これらの要因を用いることで,決定論的予測が約6%向上する。
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