論文の概要: Enhancing Microgrid Performance Prediction with Attention-based Deep Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14984v1
• Date: Sat, 20 Jul 2024 21:24:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-23 19:48:22.009657
• Title: Enhancing Microgrid Performance Prediction with Attention-based Deep Learning Models
• Title（参考訳）: 注意に基づくディープラーニングモデルによるマイクログリッド性能予測の強化
• Authors: Vinod Kumar Maddineni, Naga Babu Koganti, Praveen Damacharla,
• Abstract要約: 本研究の目的は、グリッド不安定性に寄与する電力振動を特徴とするマイクログリッドシステムの運用上の課題に対処することである。 畳み込みとGRU(Gated Recurrent Unit)の強みを活かした統合戦略が提案されている。 このフレームワークは、包括的な負荷予測を行うMulti-Layer Perceptron(MLP)モデルによって固定されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this research, an effort is made to address microgrid systems' operational challenges, characterized by power oscillations that eventually contribute to grid instability. An integrated strategy is proposed, leveraging the strengths of convolutional and Gated Recurrent Unit (GRU) layers. This approach is aimed at effectively extracting temporal data from energy datasets to improve the precision of microgrid behavior forecasts. Additionally, an attention layer is employed to underscore significant features within the time-series data, optimizing the forecasting process. The framework is anchored by a Multi-Layer Perceptron (MLP) model, which is tasked with comprehensive load forecasting and the identification of abnormal grid behaviors. Our methodology underwent rigorous evaluation using the Micro-grid Tariff Assessment Tool dataset, with Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and the coefficient of determination (r2-score) serving as the primary metrics. The approach demonstrated exemplary performance, evidenced by a MAE of 0.39, RMSE of 0.28, and an r2-score of 98.89\% in load forecasting, along with near-perfect zero state prediction accuracy (approximately 99.9\%). Significantly outperforming conventional machine learning models such as support vector regression and random forest regression, our model's streamlined architecture is particularly suitable for real-time applications, thereby facilitating more effective and reliable microgrid management.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、マイクログリッドシステムの運用上の課題に対処するために、グリッド不安定性に寄与する電力振動を特徴とする取り組みを行う。 畳み込みとGRU(Gated Recurrent Unit)の強みを活かした統合戦略が提案されている。 このアプローチは、エネルギーデータセットから時間データを効果的に抽出し、マイクログリッドの挙動予測の精度を向上させることを目的としている。 さらに、注意層を用いて時系列データ内の重要な特徴をアンダースコアし、予測プロセスを最適化する。 このフレームワークはMulti-Layer Perceptron (MLP)モデルで固定されており、包括的な負荷予測と異常グリッドの挙動の同定を行う。 提案手法は,Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and the coefficient of determination (r2-score) を主指標として,マイクログリッドを用いた厳密な評価を行った。 この手法は、MAEが0.39、RMSEが0.28、r2スコアが98.89 %、そしてほぼ完全なゼロ状態予測精度(約99.9 %)で実証された模範的な性能を示した。 ベクトル回帰やランダムフォレスト回帰などの従来の機械学習モデルよりも顕著に優れているが、我々のモデルの合理化アーキテクチャは特にリアルタイムアプリケーションに適しているため、より効果的で信頼性の高いマイクログリッド管理が容易である。

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