論文の概要: Load Forecasting for Households and Energy Communities: Are Deep Learning Models Worth the Effort?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05000v4
• Date: Mon, 02 Jun 2025 10:14:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-03 16:22:42.989478
• Title: Load Forecasting for Households and Energy Communities: Are Deep Learning Models Worth the Effort?
• Title（参考訳）: 家庭とエネルギーコミュニティの負荷予測:ディープラーニングモデルは有用か?
• Authors: Lukas Moosbrugger, Valentin Seiler, Philipp Wohlgenannt, Sebastian Hegenbart, Sashko Ristov, Elias Eder, Peter Kepplinger,
• Abstract要約: エネルギーコミュニティ(EC)は、地域需要のシフトと自己充足力の向上に重要な役割を果たしている。 データ駆動予測は注目されているが、多くの実践的な文脈ではまだ十分に調査されていない。 本研究では,最先端のディープラーニングモデルの有効性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Energy communities (ECs) play a key role in enabling local demand shifting and enhancing self-sufficiency, as energy systems transition toward decentralized structures with high shares of renewable generation. To optimally operate them, accurate short-term load forecasting is essential, particularly for implementing demand-side management strategies. With the recent rise of deep learning methods, data-driven forecasting has gained significant attention, however, it remains insufficiently explored in many practical contexts. Therefore, this study evaluates the effectiveness of state-of-the-art deep learning models -- including LSTM, xLSTM, and Transformer architectures -- compared to traditional benchmarks such as K-Nearest Neighbors (KNN) and persistence forecasting, across varying community size, historical data availability, and model complexity. Additionally, we assess the benefits of transfer learning using publicly available synthetic load profiles. On average, transfer learning improves the normalized mean absolute error by 1.97%pt when only two months of training data are available. Interestingly, for less than six months of training data, simple persistence models outperform deep learning architectures in forecast accuracy. The practical value of improved forecasting is demonstrated using a mixed-integer linear programming optimization for ECs with a shared battery energy storage system. The most accurate deep learning model achieves an average reduction in financial energy costs of 8.06%. Notably, a simple KNN approach achieves average savings of 8.01%, making it a competitive and robust alternative. All implementations are publicly available to facilitate reproducibility. These findings offer actionable insights for ECs, and they highlight when the additional complexity of deep learning is warranted by performance gains.
• Abstract（参考訳）: エネルギーシステムが再生可能エネルギーの高シェアを有する分散型構造へと移行するにつれ、エネルギーコミュニティ(EC)は、地域需要のシフトと自己充足力の向上に重要な役割を担っている。 それらを最適に運用するには、特に需要側管理戦略の実装において、正確な短期負荷予測が不可欠である。 近年のディープラーニング手法の普及に伴い,データ駆動型予測が注目されているが,多くの実践的な文脈ではまだ十分に探索されていない。 そこで本研究では,K-Nearest Neighbors(KNN)や永続性予測といった従来のベンチマークと比較して,LSTM,xLSTM,Transformerアーキテクチャを含む最先端のディープラーニングモデルの有効性を評価する。 さらに, 公開されている合成負荷プロファイルを用いて, 伝達学習の利点を評価する。 平均的な転送学習では、2ヶ月のトレーニングデータしか入手できない場合、正規化平均絶対誤差が1.97%向上する。 興味深いことに、6ヶ月未満のトレーニングデータにおいて、単純な永続化モデルは、予測精度でディープラーニングアーキテクチャよりも優れています。 共有電池エネルギー貯蔵システムを用いたECの混合整数線形計画最適化により, 予測性能の向上を実証した。 最も正確なディープラーニングモデルは、金融エネルギーコストを平均8.06%削減する。 特に、単純なKNNアプローチは平均8.01%の節約を実現し、競争力と堅牢な代替手段となっている。 すべての実装は再現性を促進するために公開されている。 これらの発見は、ECに実用的な洞察を与え、深層学習の複雑さがパフォーマンス向上によって保証されると強調する。

関連論文リスト

• Hourly Short Term Load Forecasting for Residential Buildings and Energy Communities [0.0]
  永続モデル、自動回帰ベースの機械学習モデル、より高度なディープラーニングモデルを導入します。 既存の手法に比べて,新たに導入された時間ベースの予測モデルの予測精度が15～30%向上するのを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-31T15:49:09Z)
• Predictive Models in Sequential Recommendations: Bridging Performance Laws with Data Quality Insights [104.48511402784763]
  本稿では,モデル性能とデータ品質の関係を理論的に検討し,モデル化することを目的としたSRモデルの性能法則を紹介する。 データ品質を評価するために、従来のデータ量メトリクスと比較して、より曖昧なアプローチを示すために、近似エントロピー(ApEn)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-30T10:56:30Z)
• Impact of ML Optimization Tactics on Greener Pre-Trained ML Models [46.78148962732881]
  本研究の目的は,画像分類データセットと事前学習モデルの解析,最適化モデルと非最適化モデルを比較して推論効率を向上させること,最適化の経済的影響を評価することである。 画像分類におけるPyTorch最適化手法(動的量子化、トーチ・コンパイル、局所プルーニング、グローバルプルーニング)と42のHugging Faceモデルの影響を評価するための制御実験を行った。 動的量子化は推論時間とエネルギー消費の大幅な削減を示し、大規模システムに非常に適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T16:23:03Z)
• Improve Load Forecasting in Energy Communities through Transfer Learning using Open-Access Synthetic Profiles [1.124958340749622]
  10GWエネルギーユーティリティの予測エラーを1%削減すれば、年間最大1.6億ドルの節約が可能になる。 本稿では,移動学習手法を用いて,オープンアクセス型合成負荷プロファイルを用いた負荷予測モデルの事前学習を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T12:17:31Z)
• Impact of data for forecasting on performance of model predictive control in buildings with smart energy storage [0.0]
  モデルデータ効率を改善するための尺度の予測精度への影響を定量化する。 負荷予測モデルに2年以上のトレーニングデータを使用することで,予測精度が大幅に向上することはなかった。 再使用したモデルと3ヶ月のデータでトレーニングされたモデルでは、ベースラインよりも平均10%高いエラーがあった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T21:01:11Z)
• Reusing Pretrained Models by Multi-linear Operators for Efficient Training [65.64075958382034]
  大規模なモデルをスクラッチからトレーニングすることは、通常、かなりの量のリソースを必要とする。 bert2BERT や LiGO といった最近の研究は、大規模なモデルを初期化するために、小さな事前訓練されたモデルを再利用している。 本稿では,対象モデルの各重みを事前学習モデルの全重みに線形に相関させる手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T06:16:47Z)
• Long-term drought prediction using deep neural networks based on geospatial weather data [75.38539438000072]
  農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。 私たちは、体系的なエンドツーエンドアプローチを採用するエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに取り組みます。 主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T13:28:06Z)
• DECODE: Data-driven Energy Consumption Prediction leveraging Historical Data and Environmental Factors in Buildings [1.2891210250935148]
  本稿では,建築エネルギー消費の予測を目的としたLong Short-Term Memory (LSTM)モデルを提案する。 LSTMモデルは、住宅や商業ビルの正確な短時間、中長期のエネルギー予測を提供する。 これは例外的な予測精度を示し、R2スコアは0.97で、平均絶対誤差(MAE)は0.007である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-06T11:02:53Z)
• Meta-Regression Analysis of Errors in Short-Term Electricity Load Forecasting [0.0]
  本稿では,短期電力負荷予測の精度に影響を与える要因を考察するメタ回帰分析(MRA)を提案する。 59の研究で公表された421の予測モデルから得られたデータを利用する。 LSTMアプローチとニューラルネットワークと他のアプローチの組み合わせが最高の予測方法であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T18:26:51Z)
• Learning Sample Difficulty from Pre-trained Models for Reliable Prediction [55.77136037458667]
  本稿では,大規模事前学習モデルを用いて,サンプル難易度を考慮したエントロピー正規化による下流モデルトレーニングを指導する。 我々は、挑戦的なベンチマークで精度と不確実性の校正を同時に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-20T07:29:23Z)
• A Hybrid Model for Forecasting Short-Term Electricity Demand [59.372588316558826]
  現在、英国電気市場は、規制当局が30分毎に発行する負荷(需要)予測によってガイドされている。 本稿では,機能工学(候補予測機能の選択),移動ウィンドウ予測,LSTMエンコーダデコーダを組み合わせたハイブリッド予測モデルHYENAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-20T22:13:25Z)
• Sparse MoEs meet Efficient Ensembles [49.313497379189315]
  このようなモデルの2つの一般的なクラス、すなわちニューラルネットワークのアンサンブルと専門家のスパースミックス(スパースMoE)の相互作用について研究する。 Efficient Ensemble of Experts (E$3$)は、両モデルのクラスを最大限に活用するスケーラブルでシンプルなMoEのアンサンブルであり、深いアンサンブルよりも最大45%少ないFLOPを使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-07T11:58:35Z)
• Back2Future: Leveraging Backfill Dynamics for Improving Real-time Predictions in Future [73.03458424369657]
  公衆衛生におけるリアルタイム予測では、データ収集は簡単で要求の多いタスクである。 過去の文献では「バックフィル」現象とそのモデル性能への影響についてはほとんど研究されていない。 我々は、与えられたモデルの予測をリアルタイムで洗練することを目的とした、新しい問題とニューラルネットワークフレームワークBack2Futureを定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-08T14:48:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。