論文の概要: Attention-based Citywide Electric Vehicle Charging Demand Prediction Approach Considering Urban Region and Dynamic Influences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18766v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 14:19:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:48:59.088803
• Title: Attention-based Citywide Electric Vehicle Charging Demand Prediction Approach Considering Urban Region and Dynamic Influences
• Title（参考訳）: 都市域を考慮した意識型都市規模の電気自動車充電需要予測手法と動的影響
• Authors: Haoxuan Kuang, Kunxiang Deng, Linlin You, Jun Li,
• Abstract要約: 電気自動車の充電需要予測のための注意に基づく異種データ融合手法(ADF)を提案する。 非ペアワイズ関係を学習するために、サービス領域を、その領域における関心点の種類と数によってクラスタ化する。 都市の異なる地域での予測結果に及ぼす動的影響の影響とクラスタリング手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.687001127686438
• License:
• Abstract: Electric vehicle charging demand prediction is important for vacant charging pile recommendation and charging infrastructure planning, thus facilitating vehicle electrification and green energy development. The performance of previous spatio-temporal studies is still far from satisfactory because the traditional graphs are difficult to model non-pairwise spatial relationships and multivariate temporal features are not adequately taken into account. To tackle these issues, we propose an attention-based heterogeneous multivariate data fusion approach (AHMDF) for citywide electric vehicle charging demand prediction, which incorporates geo-based clustered hypergraph and multivariate gated Transformer to considers both static and dynamic influences. To learn non-pairwise relationships, we cluster service areas by the types and numbers of points of interest in the areas and develop attentive hypergraph networks accordingly. Graph attention mechanisms are used for information propagation between neighboring areas. Additionally, we improve the Transformer encoder utilizing gated mechanisms so that it can selectively learn dynamic auxiliary information and temporal features. Experiments on an electric vehicle charging benchmark dataset demonstrate the effectiveness of our proposed approach compared with a broad range of competing baselines. Furthermore, we demonstrate the impact of dynamic influences on prediction results in different areas of the city and the effectiveness of our clustering method.
• Abstract（参考訳）: 電気自動車の充電需要予測は、空き杭の推薦と充電インフラの計画において重要であり、車両の電化とグリーンエネルギー開発を容易にする。 従来のグラフは空間的非対角関係をモデル化することが困難であり、多変量時間的特徴が適切に考慮されていないため、従来の時空間研究のパフォーマンスはまだ十分ではない。 これらの課題に対処するため, 地理的にクラスタ化されたハイパーグラフと多変量ゲートトランスフォーマーを組み込んだ都市規模の電気自動車充電需要予測のための注意型多変量データ融合手法 (AHMDF) を提案する。 非ペアワイズ関係を学習するために、サービスエリアを、その領域における関心点のタイプと数でクラスタリングし、それに応じて注意深いハイパーグラフネットワークを開発する。 グラフアテンション機構は、近隣地域の情報伝達に使用される。 さらに、ゲート機構を利用してトランスフォーマーエンコーダを改善し、動的補助情報や時間的特徴を選択的に学習できるようにする。 電気自動車充電ベンチマークデータセットの実験は、幅広い競合するベースラインと比較して提案手法の有効性を実証している。 さらに,都市の異なる地域での予測結果に及ぼす動的影響の影響とクラスタリング手法の有効性を示す。

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