論文の概要: Integrating the Expected Future in Load Forecasts with Contextually Enhanced Transformer Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05884v2
• Date: Fri, 21 Feb 2025 10:45:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 17:08:16.402920
• Title: Integrating the Expected Future in Load Forecasts with Contextually Enhanced Transformer Models
• Title（参考訳）: 環境適応型変圧器モデルによる負荷予測の将来予測
• Authors: Raffael Theiler, Leandro Von Krannichfeldt, Giovanni Sansavini, Michael F. Howland, Olga Fink,
• Abstract要約: 本研究は,予測をシーケンス・ツー・シーケンス予測問題として概念化する。 文脈情報をすべて効果的に活用するために設計した文脈拡張型トランスフォーマーモデルを導入する。 他の最先端手法と比較して、我々のアプローチは既存のモデルよりも一貫して優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.868683179698627
• License:
• Abstract: Accurate and reliable energy forecasting is essential for power grid operators who strive to minimize extreme forecasting errors that pose significant operational challenges and incur high intra-day trading costs. Incorporating planning information -- such as anticipated user behavior, scheduled events or timetables -- provides substantial contextual information to enhance forecast accuracy and reduce the occurrence of large forecasting errors. Existing approaches, however, lack the flexibility to effectively integrate both dynamic, forward-looking contextual inputs and historical data. In this work, we conceptualize forecasting as a combined forecasting-regression task, formulated as a sequence-to-sequence prediction problem, and introduce contextually-enhanced transformer models designed to leverage all contextual information effectively. We demonstrate the effectiveness of our approach through a primary case study on nationwide railway energy consumption forecasting, where integrating contextual information into transformer models, particularly timetable data, resulted in a significant average mean absolute error reduction of 26.6%. An auxiliary case study on building energy forecasting, leveraging planned office occupancy data, further illustrates the generalizability of our method, showing an average reduction of 56.3% in mean absolute error. Compared to other state-of-the-art methods, our approach consistently outperforms existing models, underscoring the value of context-aware deep learning techniques in energy forecasting applications.
• Abstract（参考訳）: 重要な運用上の課題を生じさせる極端な予測エラーを最小限に抑え、日内取引コストの高い電力グリッド運用者にとって、正確で信頼性の高いエネルギー予測は不可欠である。 予測されたユーザ行動、スケジュールされたイベント、あるいは時刻表などの計画情報を組み込むことで、予測精度を高め、大きな予測エラーの発生を減らすことができる。 しかし、既存のアプローチには、動的で前方に見えるコンテキスト入力と履歴データの両方を効果的に統合する柔軟性がない。 本研究では,予測処理を複合予測タスクとして概念化し,シーケンス・ツー・シーケンス予測問題として定式化し,文脈的に拡張された変換器モデルを導入し,すべての文脈情報を効果的に活用する。 本研究は,変圧器モデル,特に時系列データに文脈情報を組み込むことで,平均絶対誤差を26.6%削減するという,全国的な鉄道エネルギー消費予測の事例研究を通じて,本手法の有効性を実証するものである。 ビルのエネルギー予測に関する補助ケーススタディでは,計画されたオフィス占有データを利用して,提案手法の一般化可能性を示し,平均絶対誤差を56.3%削減した。 他の最先端手法と比較して、我々のアプローチは既存のモデルより一貫して優れており、エネルギー予測アプリケーションにおける文脈認識深層学習技術の価値が強調されている。

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