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/2407.11553v2
• Date: Sun, 28 Jul 2024 16:59:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 20:41:58.217225
• 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:位相空間再構成を取り入れ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をニューラルネットワークと微妙に統合し,エンドツーエンドの学習システムを構築することで,新たな多段階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が設計され、トランスフォーマーと2D-CNNが画像のグローバルパターンとローカルパターンの抽出に使用される。 その結果,6つの最先端ディープラーニングモデルと比較して,PSR-GALIENの予測性能は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 in energy management. The phase space reconstruction method can effectively retain the inner chaotic property of power load from a system dynamics perspective and thus is a promising knowledge-based preprocessing method for short-term forecasting. In order to fully utilize the capability of PSR method to model the non-stationary characteristics within power load, and to solve the problem of the difficulty in applying traditional PSR prediction methods to form a general multi-step forecasting scheme, this study proposes a novel multi-step forecasting approach by delicately integrating the PSR with neural networks to establish an end-to-end learning system. Firstly, the useful features in the phase trajectory 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 knowledge, an image-based modeling perspective is introduced. Subsequently, a novel deep learning model, namely PSR-GALIEN, is designed, in which the Transformer Encoder and 2D-CNN are employed for the extraction of the global and local patterns in the image, and a MLP-based predictor is used for the efficient correlation modeling. Then, extensive experiments are conducted on five real-world benchmark datasets to verify the effectiveness of the PSR-GALIEN. The results show that, compared with six state-of-the-art deep learning models, the forecasting performance of PSR-GALIEN consistently surpasses these baselines, achieving superior accuracy in both intra-day and day-ahead forecasting scenarios. At the same time, the attributions of its forecasting results can be explained through the visualization-based method, which significantly increases the interpretability.
• Abstract（参考訳）: 現代の電力システムは進化を続けており、エネルギー管理において正確な電力負荷予測が重要な問題となっている。 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内部カオス性を効果的に維持することができ、短期予測のための有望な知識ベース前処理法である。 電力負荷の非定常特性をモデル化するPSR手法の能力をフル活用するために,従来のPSR予測手法を適用して汎用的なマルチステップ予測手法を構築することの難しさを解決するために,ニューラルネットワークを微妙に統合してエンド・ツー・エンドの学習システムを構築することで,新しい多段階予測手法を提案する。 まず, 位相軌跡の有用な特徴について詳述する。 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。 この知識に基づいて、画像に基づく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ローカルパターンの抽出にTransformer Encoderと2D-CNNを用いる新しいディープラーニングモデル、すなわちPSR-GALIENを設計し、効率的な相関モデルにMLPベースの予測器を用いる。 次に、PSR-GALIENの有効性を検証するために、5つの実世界のベンチマークデータセットで広範な実験を行う。 その結果,6つの最先端ディープラーニングモデルと比較して,PSR-GALIENの予測性能は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精度が優れていることがわかった。 同時に、その予測結果の属性を可視化に基づく手法で説明することができ、解釈可能性を大幅に向上させることができる。

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