論文の概要: Just In Time Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16881v2
• Date: Fri, 22 Nov 2024 17:47:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 18:36:15.300181
• Title: Just In Time Transformers
• Title（参考訳）: Just In Time Transformers
• Authors: Ahmed Ala Eddine Benali, Massimo Cafaro, Italo Epicoco, Marco Pulimeno, Enrico Junior Schioppa,
• Abstract要約: JITtransは,エネルギー消費予測精度を大幅に向上させる,トランスフォーマー深層学習モデルである。 本研究は, エネルギー管理を革新し, 持続可能な電力システムを構築するための先進的な予測技術の可能性を明らかにするものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7350304370706797
• License:
• Abstract: Precise energy load forecasting in residential households is crucial for mitigating carbon emissions and enhancing energy efficiency; indeed, accurate forecasting enables utility companies and policymakers, who advocate sustainable energy practices, to optimize resource utilization. Moreover, smart meters provide valuable information by allowing for granular insights into consumption patterns. Building upon available smart meter data, our study aims to cluster consumers into distinct groups according to their energy usage behaviours, effectively capturing a diverse spectrum of consumption patterns. Next, we design JITtrans (Just In Time transformer), a novel transformer deep learning model that significantly improves energy consumption forecasting accuracy, with respect to traditional forecasting methods. Extensive experimental results validate our claims using proprietary smart meter data. Our findings highlight the potential of advanced predictive technologies to revolutionize energy management and advance sustainable power systems: the development of efficient and eco-friendly energy solutions critically depends on such technologies.
• Abstract（参考訳）: 家庭における正確なエネルギー負荷予測は、二酸化炭素排出量の削減とエネルギー効率の向上に不可欠である。 さらに、スマートメーターは、消費パターンに関する詳細な洞察を提供することによって、貴重な情報を提供する。 本研究の目的は、利用可能なスマートメーターデータに基づいて、消費者をエネルギー利用行動に応じて異なるグループに分類し、多様な消費パターンを効果的に捉えることである。 次に,従来の予測手法に関して,エネルギー消費予測精度を大幅に向上させる新しい変圧器深層学習モデルJITtransを設計する。 大規模な実験結果から,プロプライエタリなスマートメーターデータによるクレームの検証が可能となった。 本研究は, エネルギー管理に革命をもたらす先進的予測技術と, 持続可能電力システムの発展の可能性を明らかにするものである。

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