論文の概要: GRAFT: Grid-Aware Load Forecasting with Multi-Source Textual Alignment and Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.14400v1
• Date: Tue, 16 Dec 2025 13:38:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-17 16:49:26.729326
• Title: GRAFT: Grid-Aware Load Forecasting with Multi-Source Textual Alignment and Fusion
• Title（参考訳）: GRAFT:マルチソーステキストアライメントと融合によるグリッド対応負荷予測
• Authors: Fangzhou Lin, Guoshun He, Zhenyu Guo, Zhe Huang, Jinsong Tao,
• Abstract要約: 本稿では,GRAFT(GRid-Aware Forecasting with Text)を提案する。 GRAFTは、毎日のニュース、ソーシャルメディア、ポリシーのテキストを半時間分の負荷で厳格に調整する。 トレーニングとローリング予測の両方において,テキストガイドによる特定の時間位置への融合を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.511128708638322
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Electric load is simultaneously affected across multiple time scales by exogenous factors such as weather and calendar rhythms, sudden events, and policies. Therefore, this paper proposes GRAFT (GRid-Aware Forecasting with Text), which modifies and improves STanHOP to better support grid-aware forecasting and multi-source textual interventions. Specifically, GRAFT strictly aligns daily-aggregated news, social media, and policy texts with half-hour load, and realizes text-guided fusion to specific time positions via cross-attention during both training and rolling forecasting. In addition, GRAFT provides a plug-and-play external-memory interface to accommodate different information sources in real-world deployment. We construct and release a unified aligned benchmark covering 2019--2021 for five Australian states (half-hour load, daily-aligned weather/calendar variables, and three categories of external texts), and conduct systematic, reproducible evaluations at three scales -- hourly, daily, and monthly -- under a unified protocol for comparison across regions, external sources, and time scales. Experimental results show that GRAFT significantly outperforms strong baselines and reaches or surpasses the state of the art across multiple regions and forecasting horizons. Moreover, the model is robust in event-driven scenarios and enables temporal localization and source-level interpretation of text-to-load effects through attention read-out. We release the benchmark, preprocessing scripts, and forecasting results to facilitate standardized empirical evaluation and reproducibility in power grid load forecasting.
• Abstract（参考訳）: 電気負荷は、天気やカレンダーのリズム、突然の出来事、ポリシーなどの外因性要因によって、複数の時間スケールで同時に影響を受ける。 そこで本稿では,GRAFT(GRID-Aware Forecasting with Text)を提案する。 具体的には、GRAFTは、毎日のニュース、ソーシャルメディア、ポリシーのテキストを半時間分の負荷で厳格に調整し、トレーニングとローリング予測の間、クロスアテンションを通じて特定の時間位置へのテキスト誘導融合を実現する。 さらに、GRAFTはプラグアンドプレイの外部メモリインターフェースを提供しており、実際のデプロイメントで異なる情報ソースに対応できる。 オーストラリアの5州(半時間負荷、日毎の天気/カレンダー変数、外部テキストの3つのカテゴリ)を対象に、2019-2021年を対象とする統一されたアライメントベンチマークを構築しリリースし、地域、外部ソース、時間スケールで比較するための統一されたプロトコルの下で、3つのスケール(時間、日、月)で体系的に再現可能な評価を行う。 実験の結果、GRAFTは強いベースラインを著しく上回り、複数の領域にわたる最先端に達し、水平線を予測していることがわかった。 さらに、このモデルはイベント駆動シナリオにおいて堅牢であり、注意読み出しによる時間的局所化とテキスト-負荷効果のソースレベルの解釈を可能にする。 我々は,電力グリッド負荷予測における実証的評価と再現性を標準化するためのベンチマーク,前処理スクリプト,予測結果をリリースする。

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