論文の概要: Synthetic Data Generation for Residential Load Patterns via Recurrent GAN and Ensemble Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15379v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 12:33:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:20:15.661789
• Title: Synthetic Data Generation for Residential Load Patterns via Recurrent GAN and Ensemble Method
• Title（参考訳）: リカレントGANとアンサンブル法による住宅負荷パターンの合成データ生成
• Authors: Xinyu Liang, Ziheng Wang, Hao Wang,
• Abstract要約: 我々は,高忠実性合成住宅負荷データを生成するために,ERGAN(Ensemble Recurrent Generative Adversarial Network)フレームワークを開発した。 開発したERGANは, 様々な家庭で多様な負荷パターンを捕捉し, 生成した合成データの現実性と多様性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.161170324762645
• License:
• Abstract: Generating synthetic residential load data that can accurately represent actual electricity consumption patterns is crucial for effective power system planning and operation. The necessity for synthetic data is underscored by the inherent challenges associated with using real-world load data, such as privacy considerations and logistical complexities in large-scale data collection. In this work, we tackle the above-mentioned challenges by developing the Ensemble Recurrent Generative Adversarial Network (ERGAN) framework to generate high-fidelity synthetic residential load data. ERGAN leverages an ensemble of recurrent Generative Adversarial Networks, augmented by a loss function that concurrently takes into account adversarial loss and differences between statistical properties. Our developed ERGAN can capture diverse load patterns across various households, thereby enhancing the realism and diversity of the synthetic data generated. Comprehensive evaluations demonstrate that our method consistently outperforms established benchmarks in the synthetic generation of residential load data across various performance metrics including diversity, similarity, and statistical measures. The findings confirm the potential of ERGAN as an effective tool for energy applications requiring synthetic yet realistic load data. We also make the generated synthetic residential load patterns publicly available.
• Abstract（参考訳）: 実際の電力消費パターンを正確に表現できる合成住宅負荷データの生成は、電力系統の効率的な計画・運用に不可欠である。 合成データの必要性は、プライバシの考慮や大規模データ収集における論理的複雑さなど、現実世界の負荷データの使用に関連する固有の課題によって強調されている。 本研究では,高忠実性合成住宅負荷データを生成するために,ERGAN(Ensemble Recurrent Generative Adversarial Network)フレームワークを開発した。 ERGANは、逆数損失と統計特性の違いを同時に考慮した損失関数によって強化された、繰り返し生成逆数ネットワークのアンサンブルを利用する。 開発したERGANは, 様々な家庭で多様な負荷パターンを捕捉し, 生成した合成データの現実性と多様性を向上させる。 総合評価では, 多様性, 類似性, 統計的測定値など, 様々なパフォーマンス指標において, 住宅負荷データの総合的生成において, 確立された指標を常に上回っていることを示す。 これらの結果から,ERGANがエネルギー応用に有効である可能性が確認された。 また、生成した合成住宅負荷パターンを一般公開する。

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