論文の概要: SARIMAX-Based Power Outage Prediction During Extreme Weather Events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01017v1
• Date: Sun, 02 Nov 2025 17:13:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.031269
• Title: SARIMAX-Based Power Outage Prediction During Extreme Weather Events
• Title（参考訳）: 極端気象イベントにおけるSARIMAXによる停電予測
• Authors: Haoran Ye, Qiuzhuang Sun, Yang Yang,
• Abstract要約: 本研究では,SARIMAXを用いた短期停電予測システムを開発した。 ミシガン州の郡から毎時のデータと、停止数と包括的な気象特性を使って、システマティックな2段階のフィーチャーエンジニアリングパイプラインを実装します。 選択した特徴は,SARIMAXモデルへの入力として,時間埋め込み,マルチスケールラグ特性,気象変数を付加したものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.853802100348892
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study develops a SARIMAX-based prediction system for short-term power outage forecasting during extreme weather events. Using hourly data from Michigan counties with outage counts and comprehensive weather features, we implement a systematic two-stage feature engineering pipeline: data cleaning to remove zero-variance and unknown features, followed by correlation-based filtering to eliminate highly correlated predictors. The selected features are augmented with temporal embeddings, multi-scale lag features, and weather variables with their corresponding lags as exogenous inputs to the SARIMAX model. To address data irregularity and numerical instability, we apply standardization and implement a hierarchical fitting strategy with sequential optimization methods, automatic downgrading to ARIMA when convergence fails, and historical mean-based fallback predictions as a final safeguard. The model is optimized separately for short-term (24 hours) and medium-term (48 hours) forecast horizons using RMSE as the evaluation metric. Our approach achieves an RMSE of 177.2, representing an 8.4\% improvement over the baseline method (RMSE = 193.4), thereby validating the effectiveness of our feature engineering and robust optimization strategy for extreme weather-related outage prediction.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,SARIMAXを用いた短期停電予測システムを開発した。 ミシガン郡の時間単位のデータと、機能停止数と包括的な気象特性を用いて、ゼロ分散と未知の特徴を除去するデータクリーニングと、高相関の予測器を除去する相関ベースのフィルタリングという、2段階の機能エンジニアリングパイプラインを体系的に実施する。 選択した特徴は,SARIMAXモデルに対する外因性入力として,時間埋め込み,マルチスケールラグ特性,気象変数を付加したものである。 データの不規則性と数値不安定性に対処するため、逐次最適化手法による階層的適合戦略の標準化と実装、収束失敗時のARIMAへの自動ダウングレード、そして最終安全策としての歴史的平均に基づくフォールバック予測を適用した。 このモデルは、RMSEを評価指標として、短期(24時間)と中期(48時間)の予測地平線に対して個別に最適化される。 提案手法は,基準値法 (RMSE = 193.4) よりも8.45%向上した177.2のRMSEを達成し, 極端気象関連故障予測における特徴工学的手法の有効性とロバストな最適化戦略の有効性を検証した。

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