論文の概要: Spatio-temporal modelling of electric vehicle charging demand

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19841v1
• Date: Tue, 21 Apr 2026 09:52:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-23 15:36:10.642391
• Title: Spatio-temporal modelling of electric vehicle charging demand
• Title（参考訳）: 電気自動車充電需要の時空間モデリング
• Abstract要約: スコットランド全土で収集された新しいスケールの時系列データセット(2022年2025年)を紹介する。 我々は、Integrated Nested Laplace Approximation (INLA)を介して、潜在潜在潜在ガウス場としてのEV充電需要を近似推論する。 駅レベルの予測タスクでは,機械学習ベースラインに対する競合予測精度が向上し,また,リスク認識インフラ計画に不可欠な基本的不確かさの定式化と空間的・時間的分解特性の解釈が可能となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.41998444721319217
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate forecasting of electric vehicle (EV) charging demand is critical for grid management and infrastructure planning. Yet the field continues to rely on legacy benchmarks; such as the Palo Alto (2020) dataset; that fail to reflect the scale and behavioral diversity of modern charging networks. To address this, we introduce a novel large-scale longitudinal dataset collected across Scotland (2022 2025), which release it as an open benchmark for the community. Building on this dataset, we formulate EV charging demand as a spatio-temporal latent Gaussian field and perform approximate Bayesian inference via Integrated Nested Laplace Approximation (INLA). The resulting model jointly captures spatial dependence, temporal dynamics, and covariate effects within a unified proba bilistic framework. On station-level forecasting tasks, our approach achieves competitive predictive accuracy against machine learning baselines, while additionally providing principled uncertainty quan tification and interpretable spatial and temporal decompositions properties that are essential for risk-aware infrastructure planning.
• Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)の充電需要の正確な予測は、グリッド管理とインフラ計画にとって重要である。 しかし、この分野は、Palo Alto (2020) データセットのようなレガシーなベンチマークに依存し続けており、現代の充電ネットワークのスケールと振る舞いの多様性を反映していない。 この問題に対処するため,スコットランド全域で収集された大規模な時系列データセット(2022年2025年)を導入し,コミュニティのオープンベンチマークとして公開する。 このデータセットに基づいてEV充電需要を時空間潜在ガウス場として定式化し,Integrated Nested Laplace Approximation (INLA) を用いてベイズ推定を行う。 得られたモデルは、統一された確率的枠組みの中で、空間的依存、時間的ダイナミクス、共変量効果を共同でキャプチャする。 駅レベルの予測タスクでは,機械学習ベースラインに対する競合予測精度が向上し,また,リスク認識インフラ計画に不可欠な基本的不確かさの定式化と空間的・時間的分解特性の解釈が可能となった。

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