論文の概要: Learning Global and Local Features of Power Load Series Through Transformer and 2D-CNN: An image-based Multi-step Forecasting Approach Incorporating Phase Space Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11553v1
• Date: Tue, 16 Jul 2024 09:59:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 15:42:36.523436
• Title: Learning Global and Local Features of Power Load Series Through Transformer and 2D-CNN: An image-based Multi-step Forecasting Approach Incorporating Phase Space Reconstruction
• Title（参考訳）: 変圧器と2D-CNNによる電力負荷系列のグローバルおよび局所的特徴の学習:位相空間再構成を考慮した画像に基づく多段階予測手法
• Authors: Zihan Tang, Tianyao Ji, Wenhu Tang,
• Abstract要約: 本研究では、PSRとニューラルネットワークを統合することで、新しいマルチステップ予測手法を提案する。 PSR-GALIENと呼ばれる新しいディープラーニングモデルは、エンドツーエンド処理のために設計されている。 その結果、PSR-GALIENの予測性能は、最先端の6つのディープラーニングモデルと比較すると、これらのベースラインを一貫して上回っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9458156037869137
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As modern power systems continue to evolve, accurate power load forecasting remains a critical issue. The phase space reconstruction method can effectively retain the chaotic characteristics of power load from a system dynamics perspective and thus is a promising knowledge-based preprocessing method for power load forecasting. However, limited by its fundamental theory, there is still a gap in implementing a multi-step forecasting scheme in current studies. To bridge this gap, this study proposes a novel multi-step forecasting approach by integrating the PSR with neural networks. Firstly, the useful features in the phase trajectory obtained from the preprocessing of PSR are discussed in detail. Through mathematical derivation, the equivalent characterization of the PSR and another time series preprocessing method, patch segmentation, is demonstrated for the first time. Based on this prior knowledge, an image-based modeling perspective with the global and local feature extraction strategy is introduced. Subsequently, a novel deep learning model, namely PSR-GALIEN, is designed for end-to-end processing, in which the Transformer Encoder and 2D-convolutional neural networks are employed for the extraction of the global and local patterns in the image, and a multi-layer perception based predictor is used for the efficient correlation modeling. Then, extensive experiments are conducted on five real-world benchmark datasets to verify the effectiveness as well as to have an insight into the detailed properties. The results show that, comparing it with six state-of-the-art deep learning models, the forecasting performance of PSR-GALIEN consistently surpasses these baselines, which achieves superior accuracy in both intra-day and day-ahead forecasting scenarios. At the same time, a visualization-based method is proposed to explain the attributions of the forecasting results.
• Abstract（参考訳）: 現代の電力システムは進化を続けており、正確な電力負荷予測は依然として重要な問題である。 位相空間再構成法はシステム力学の観点から電力負荷のカオス的特性を効果的に維持することができ、電力負荷予測のための有望な知識ベース前処理法である。 しかし、その基本的な理論によって制限されているため、現在の研究では、多段階予測スキームの実装にはまだギャップがある。 このギャップを埋めるために、PSRとニューラルネットワークを統合することで、新しい多段階予測手法を提案する。 まず,PSRの前処理から得られる位相軌跡の有用な特徴について詳細に述べる。 数学的導出を通じて、PSRと他の時系列前処理法であるパッチセグメンテーションの等価な特徴を初めて示す。 この事前知識に基づいて,グローバルかつ局所的な特徴抽出戦略を用いた画像ベースモデリングの視点を導入する。 その後、画像のグローバルパターンと局所パターンの抽出にトランスフォーマーエンコーダと2次元畳み込みニューラルネットワークを用いるエンド・ツー・エンド処理のために、PSR-GALIENと呼ばれる新しいディープラーニングモデルが設計され、効率的な相関モデリングに多層認識に基づく予測器が使用される。 次に、実世界の5つのベンチマークデータセットで広範な実験を行い、有効性を検証するとともに、詳細な特性に関する洞察を得る。 その結果、PSR-GALIENの予測性能は、最先端の6つのディープラーニングモデルと比較すると、これらのベースラインを一貫して上回り、日中・日中両方の予測シナリオにおいて優れた精度が得られることがわかった。 同時に,予測結果の属性を説明するために,可視化に基づく手法を提案する。

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