論文の概要: IISE PG&E Energy Analytics Challenge 2025: Hourly-Binned Regression Models Beat Transformers in Load Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11390v1
• Date: Fri, 16 May 2025 15:55:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:15.562937
• Title: IISE PG&E Energy Analytics Challenge 2025: Hourly-Binned Regression Models Beat Transformers in Load Forecasting
• Title（参考訳）: IISE PG&E Energy Analytics Challenge 2025: 負荷予測においてトランスフォーマーを上回る時間結合回帰モデル
• Authors: Millend Roy, Vladimir Pyltsov, Yinbo Hu,
• Abstract要約: 本研究では,古典的回帰手法から高度なディープラーニングアーキテクチャに至るまで,予測モデルを評価する。 このデータセットには、過去2年間の電力負荷データと、5つの場所にわたる温度およびグローバル水平照射(GHI)が含まれている。 その結果、TimeGPTを含むディープラーニングモデルは、より単純な統計的および機械学習アプローチを一貫して上回りません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate electricity load forecasting is essential for grid stability, resource optimization, and renewable energy integration. While transformer-based deep learning models like TimeGPT have gained traction in time-series forecasting, their effectiveness in long-term electricity load prediction remains uncertain. This study evaluates forecasting models ranging from classical regression techniques to advanced deep learning architectures using data from the ESD 2025 competition. The dataset includes two years of historical electricity load data, alongside temperature and global horizontal irradiance (GHI) across five sites, with a one-day-ahead forecasting horizon. Since actual test set load values remain undisclosed, leveraging predicted values would accumulate errors, making this a long-term forecasting challenge. We employ (i) Principal Component Analysis (PCA) for dimensionality reduction and (ii) frame the task as a regression problem, using temperature and GHI as covariates to predict load for each hour, (iii) ultimately stacking 24 models to generate yearly forecasts. Our results reveal that deep learning models, including TimeGPT, fail to consistently outperform simpler statistical and machine learning approaches due to the limited availability of training data and exogenous variables. In contrast, XGBoost, with minimal feature engineering, delivers the lowest error rates across all test cases while maintaining computational efficiency. This highlights the limitations of deep learning in long-term electricity forecasting and reinforces the importance of model selection based on dataset characteristics rather than complexity. Our study provides insights into practical forecasting applications and contributes to the ongoing discussion on the trade-offs between traditional and modern forecasting methods.
• Abstract（参考訳）: グリッド安定性、資源最適化、再生可能エネルギー統合には、正確な電力負荷予測が不可欠である。 TimeGPTのようなトランスフォーマーベースのディープラーニングモデルは時系列予測で注目を集めているが、長期的な電力負荷予測の有効性はいまだ不明である。 本研究では,ESD 2025コンペティションのデータを用いて,古典的回帰手法から高度なディープラーニングアーキテクチャまで,予測モデルを評価する。 このデータセットには、過去2年間の電力負荷データと、5つの場所にわたる温度と地球規模の水平照度(GHI)、そして1日の予測地平線が含まれている。 実際のテストセットのロード値は開示されていないため、予測値を活用するとエラーが蓄積されるため、これは長期的な予測課題となる。 採用 一 次元減少のための主成分分析(PCA) (II) 温度とGHIを共変量として各時間毎の負荷を予測することにより、回帰問題としてタスクをフレーム化する。 (3)最終的に24モデルを積み重ねて年間予測を生成する。 以上の結果から,TimeGPTを含むディープラーニングモデルは,トレーニングデータや外因性変数の不足により,より単純な統計的および機械学習アプローチを一貫して上回りません。 対照的に、XGBoostは、最小限の機能エンジニアリングで、計算効率を維持しながら、すべてのテストケースで最小のエラー率を提供する。 これは、長期電気予測におけるディープラーニングの限界を強調し、複雑さよりもデータセット特性に基づくモデル選択の重要性を強化する。 本研究は,従来の予測手法と現代の予測手法のトレードオフに関する議論に引き続き貢献する。

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