論文の概要: Short-term electricity load forecasting with multi-frequency reconstruction diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06533v1
• Date: Sat, 10 Jan 2026 11:22:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.865933
• Title: Short-term electricity load forecasting with multi-frequency reconstruction diffusion
• Title（参考訳）: 多周波再構成拡散を用いた短期電力負荷予測
• Authors: Qi Dong, Rubing Huang, Ling Zhou, Dave Towey, Jinyu Tian, Jianzhou Wang,
• Abstract要約: 本稿では,STELFの多周波再構成を用いた新しい拡散モデルを提案する。 MFRDモデルは4つの重要なステップを通じて正確な負荷予測を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.01653368112603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models have emerged as a powerful method in various applications. However, their application to Short-Term Electricity Load Forecasting (STELF) -- a typical scenario in energy systems -- remains largely unexplored. Considering the nonlinear and fluctuating characteristics of the load data, effectively utilizing the powerful modeling capabilities of diffusion models to enhance STELF accuracy remains a challenge. This paper proposes a novel diffusion model with multi-frequency reconstruction for STELF, referred to as the Multi-Frequency-Reconstruction-based Diffusion (MFRD) model. The MFRD model achieves accurate load forecasting through four key steps: (1) The original data is combined with the decomposed multi-frequency modes to form a new data representation; (2) The diffusion model adds noise to the new data, effectively reducing and weakening the noise in the original data; (3) The reverse process adopts a denoising network that combines Long Short-Term Memory (LSTM) and Transformer to enhance noise removal; and (4) The inference process generates the final predictions based on the trained denoising network. To validate the effectiveness of the MFRD model, we conducted experiments on two data platforms: Australian Energy Market Operator (AEMO) and Independent System Operator of New England (ISO-NE). The experimental results show that our model consistently outperforms the compared models.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは様々な応用において強力な方法として現れてきた。 しかし、エネルギーシステムにおける典型的なシナリオである短期電力負荷予測(STELF)への適用は、いまだほとんど検討されていない。 負荷データの非線形および変動特性を考慮すると,STELF精度を高めるために拡散モデルの強力なモデリング能力を効果的に活用することが課題である。 本稿では,MFRDモデル(Multi-Frequency-Reconstruction-based Diffusion)と呼ばれるSTELFの多周波再構成を用いた新しい拡散モデルを提案する。 MFRDモデルは,(1)分割したマルチ周波数モードと組み合わせて新しいデータ表現を形成する,(2)拡散モデルが新しいデータにノイズを付加し,元のデータのノイズを効果的に低減・弱める,(3)逆処理は長短パルスメモリ(LSTM)とトランスフォーマーを併用してノイズ除去を行う,(4)推論プロセスはトレーニングされた復調ネットワークに基づいて最終予測を生成する,という4つの重要なステップを通じて,正確な負荷予測を実現する。 MFRDモデルの有効性を検証するため,Australian Energy Market Operator (AEMO) とIndependent System Operator of New England (ISO-NE) の2つのデータプラットフォーム上で実験を行った。 実験の結果,我々のモデルは比較したモデルよりも一貫して優れていた。

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