論文の概要: Bridging Smart Meter Gaps: A Benchmark of Statistical, Machine Learning and Time Series Foundation Models for Data Imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07276v2
• Date: Thu, 20 Feb 2025 09:02:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 17:43:39.506018
• Title: Bridging Smart Meter Gaps: A Benchmark of Statistical, Machine Learning and Time Series Foundation Models for Data Imputation
• Title（参考訳）: Bridging Smart Meter Gaps: データインプットのための統計、機械学習、時系列基礎モデルのベンチマーク
• Authors: Amir Sartipi, Joaquín Delgado Fernández, Sergio Potenciano Menci, Alessio Magitteri,
• Abstract要約: スマートグリッドにおける時系列データのギャップは、バイアス消費の分析や信頼性の高い予測を妨げる可能性がある。 生成人工知能(Generative Artificial Intelligence)は、従来の統計手法よりも優れた、有望なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The integrity of time series data in smart grids is often compromised by missing values due to sensor failures, transmission errors, or disruptions. Gaps in smart meter data can bias consumption analyses and hinder reliable predictions, causing technical and economic inefficiencies. As smart meter data grows in volume and complexity, conventional techniques struggle with its nonlinear and nonstationary patterns. In this context, Generative Artificial Intelligence offers promising solutions that may outperform traditional statistical methods. In this paper, we evaluate two general-purpose Large Language Models and five Time Series Foundation Models for smart meter data imputation, comparing them with conventional Machine Learning and statistical models. We introduce artificial gaps (30 minutes to one day) into an anonymized public dataset to test inference capabilities. Results show that Time Series Foundation Models, with their contextual understanding and pattern recognition, could significantly enhance imputation accuracy in certain cases. However, the trade-off between computational cost and performance gains remains a critical consideration.
• Abstract（参考訳）: スマートグリッドにおける時系列データの整合性は、センサーの故障、送信エラー、破壊などの原因でしばしば損なわれる。 スマートメーターデータのギャップは、消費分析のバイアスとなり、信頼性の高い予測を妨げ、技術的および経済的非効率を引き起こす。 スマートメーターのデータ量と複雑さが増大するにつれて、従来の手法は非線形および非定常パターンに苦しむ。 この文脈では、ジェネレーティブ・人工知能は、従来の統計手法よりも優れた、有望なソリューションを提供する。 本稿では,2つの汎用大規模言語モデルと5つの時系列基礎モデルを評価し,従来の機械学習モデルと統計モデルとの比較を行った。 匿名化されたパブリックデータセットに人工的なギャップ(30分から1日)を導入し、推論機能をテストします。 その結果、時系列基礎モデルでは、文脈的理解とパターン認識により、特定のケースにおいてインパルスの精度が著しく向上する可能性が示唆された。 しかし、計算コストと性能向上のトレードオフは依然として重要な考慮事項である。

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