論文の概要: Data Model Design for Explainable Machine Learning-based Electricity Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23607v1
• Date: Thu, 29 May 2025 16:16:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.97946
• Title: Data Model Design for Explainable Machine Learning-based Electricity Applications
• Title（参考訳）: 説明可能な機械学習に基づく電力応用のためのデータモデル設計
• Authors: Carolina Fortuna, Gregor Cerar, Blaz Bertalanic, Andrej Campa, Mihael Mohorcic,
• Abstract要約: 本稿では,エネルギー応用に関連する様々な種類のデータを特定し,構造する分類法を提案する。 本研究では, 4つの解釈可能な機械学習手法の予測精度に及ぼすドメイン, コンテキスト, 行動特性の影響について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.33554367023486936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The transition from traditional power grids to smart grids, significant increase in the use of renewable energy sources, and soaring electricity prices has triggered a digital transformation of the energy infrastructure that enables new, data driven, applications often supported by machine learning models. However, the majority of the developed machine learning models rely on univariate data. To date, a structured study considering the role meta-data and additional measurements resulting in multivariate data is missing. In this paper we propose a taxonomy that identifies and structures various types of data related to energy applications. The taxonomy can be used to guide application specific data model development for training machine learning models. Focusing on a household electricity forecasting application, we validate the effectiveness of the proposed taxonomy in guiding the selection of the features for various types of models. As such, we study of the effect of domain, contextual and behavioral features on the forecasting accuracy of four interpretable machine learning techniques and three openly available datasets. Finally, using a feature importance techniques, we explain individual feature contributions to the forecasting accuracy.
• Abstract（参考訳）: 従来の電力網からスマートグリッドへの移行、再生可能エネルギー源の使用の大幅な増加、そして電力価格の上昇は、新しいデータ駆動型アプリケーションでしばしば機械学習モデルに支えられるエネルギーインフラのデジタルトランスフォーメーションを引き起こした。 しかし、発達した機械学習モデルの大半は、単変量データに依存している。 これまでに, メタデータの役割と, 多変量データによる付加的な測定を考慮に入れた構造化研究が欠落している。 本稿では,エネルギー利用に関する様々な種類のデータを特定し,構造する分類法を提案する。 分類学は、機械学習モデルをトレーニングするためのアプリケーション固有のデータモデル開発をガイドするために使用することができる。 家庭電気予測の応用に着目し,様々なモデルの特徴の選択を導く上で,提案する分類学の有効性を検証した。 そこで我々は,4つの解釈可能な機械学習手法と3つの公開データセットの予測精度に及ぼすドメイン,文脈,行動特性の影響について検討した。 最後に,特徴重み付け手法を用いて,予測精度に対する個々の特徴の寄与を説明する。

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