論文の概要: Leveraging Hypernetworks and Learnable Kernels for Consumer Energy Forecasting Across Diverse Consumer Types

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05104v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 17:25:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:57:47.422651
• Title: Leveraging Hypernetworks and Learnable Kernels for Consumer Energy Forecasting Across Diverse Consumer Types
• Title（参考訳）: 消費者エネルギー予測におけるハイパーネットと学習可能なカーネルの活用
• Authors: Muhammad Umair Danish, Katarina Grolinger,
• Abstract要約: 本稿では,ハイパーネットを活用し,多様な消費者に適用可能な複雑なパターンのモデリングを改善する消費者エネルギー予測戦略を提案する。 提案されたHyperEnergyは、学生の住居、別荘、電気自動車充電のある家、タウンハウスなど多様な消費者を対象に評価された。 すべてのコンシューマータイプにおいて、HyperEnergyはLSTM、AttentionLSTM、Transformerといった最先端モデルを含む10のテクニックを一貫して上回りました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096533
• License:
• Abstract: Consumer energy forecasting is essential for managing energy consumption and planning, directly influencing operational efficiency, cost reduction, personalized energy management, and sustainability efforts. In recent years, deep learning techniques, especially LSTMs and transformers, have been greatly successful in the field of energy consumption forecasting. Nevertheless, these techniques have difficulties in capturing complex and sudden variations, and, moreover, they are commonly examined only on a specific type of consumer (e.g., only offices, only schools). Consequently, this paper proposes HyperEnergy, a consumer energy forecasting strategy that leverages hypernetworks for improved modeling of complex patterns applicable across a diversity of consumers. Hypernetwork is responsible for predicting the parameters of the primary prediction network, in our case LSTM. A learnable adaptable kernel, comprised of polynomial and radial basis function kernels, is incorporated to enhance performance. The proposed HyperEnergy was evaluated on diverse consumers including, student residences, detached homes, a home with electric vehicle charging, and a townhouse. Across all consumer types, HyperEnergy consistently outperformed 10 other techniques, including state-of-the-art models such as LSTM, AttentionLSTM, and transformer.
• Abstract（参考訳）: 消費エネルギー予測はエネルギー消費と計画の管理に不可欠であり、直接運用効率、コスト削減、パーソナライズされたエネルギー管理、持続可能性努力に影響を与える。 近年、深層学習技術、特にLSTMやトランスフォーマーは、エネルギー消費予測の分野で大きな成功を収めている。 それにもかかわらず、これらの技術は複雑で突然の変動を捉えるのに困難であり、また特定の種類の消費者(例えば、オフィスのみ、学校のみ)に対してのみ検査されることが多い。 そこで本稿では,ハイパーネットを活用した消費者エネルギー予測戦略であるHyperEnergyを提案し,多様な消費者に適用可能な複雑なパターンのモデリングを改善する。 ハイパーネットワークは一次予測ネットワークのパラメータを予測する役割を担っている。 多項式およびラジアル基底関数カーネルからなる学習可能な適応可能なカーネルが組み込まれ、性能が向上する。 提案されたHyperEnergyは、学生の住居、別荘、電気自動車充電のある家、タウンハウスなど多様な消費者を対象に評価された。 すべてのコンシューマータイプにおいて、HyperEnergyはLSTM、AttentionLSTM、Transformerといった最先端モデルを含む10のテクニックを一貫して上回りました。

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