論文の概要: Reliable Grid Forecasting: State Space Models for Safety-Critical Energy Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01410v2
• Date: Tue, 06 Jan 2026 19:46:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-08 18:12:46.015558
• Title: Reliable Grid Forecasting: State Space Models for Safety-Critical Energy Systems
• Title（参考訳）: 信頼性グリッド予測:安全臨界エネルギーシステムのための状態空間モデル
• Authors: Jisoo Lee, Sunki Hong,
• Abstract要約: 本稿では,統計的精度のみでなく,運用リスクを計測するグリッド固有評価フレームワークを提案する。 このフレームワークを用いて,カリフォルニア州のグリッド予測のためのマンバをベースとしたステートスペースモデルの体系的評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6578297531066144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate grid load forecasting is safety-critical: under-predictions risk supply shortfalls, while symmetric error metrics mask this operational asymmetry. We introduce a grid-specific evaluation framework (Asymmetric MAPE, Under-Prediction Rate, and Reserve Margin) that directly measures operational risk rather than statistical accuracy alone. Using this framework, we conduct a systematic evaluation of Mamba-based State Space Models for California grid forecasting on a weather-aligned CA ISO-TAC dataset spanning Nov 2023 to Nov 2025 (84,498 hourly records across 5 transmission areas). Our analysis reveals that standard accuracy metrics are poor proxies for operational safety: models with identical MAPE can require vastly different reserve margins. We demonstrate that forecast errors are weakly but statistically significantly associated with temperature (r = 0.16), motivating weather-aware modeling rather than loss function modification alone. The S-Mamba model achieves the lowest 99.5th-percentile reserve margin (14.12 percent) compared to 16.66 percent for iTransformer, demonstrating superior forecast reliability under a 99.5th-percentile tail-risk reserve proxy.
• Abstract（参考訳）: 正確なグリッド負荷予測は安全クリティカルであり、予測不足のリスクサプライ不足を予測し、対称誤差メトリクスはこの運用上の非対称性を隠蔽する。 統計的精度のみでなく,直接的に運用リスクを測定するグリッド固有評価フレームワーク(非対称MAPE,アンダープレディションレート,リザーブマージン)を導入する。 本フレームワークを用いて,11月2023日から11月2025日までの天候対応CA ISO-TACデータセット(5つの送信領域で84,498時間記録)に基づいて,カリフォルニア州グリッドのマンバをベースとした状態空間モデル(State Space Models)の体系的評価を行った。 我々の分析では、標準的な精度の指標は、運用上の安全性には不十分なプロキシであることが判明した。 予測誤差は温度(r = 0.16)に弱いが統計的に有意な相関があることを示し,損失関数の修正だけではならず,気象を考慮したモデリングを動機付けている。 S-マンバモデルは、iTransformerの16.6%と比較して、99.5パーセントのリザーブマージン(14.12パーセント)が最も低く、99.5パーセントのテールリスクリザーブプロキシの下で予測信頼性が優れている。

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