論文の概要: Interpretable Physics-Informed Load Forecasting for U.S. Grid Resilience: SHAP-Guided Ensemble Validation in Hybrid Deep Learning Under Extreme Weather

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.23500v1
• Date: Sun, 26 Apr 2026 02:26:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.396119
• Title: Interpretable Physics-Informed Load Forecasting for U.S. Grid Resilience: SHAP-Guided Ensemble Validation in Hybrid Deep Learning Under Extreme Weather
• Title（参考訳）: 米国グリッドレジリエンスのための解釈可能な物理インフォームド負荷予測:超気象下のハイブリッドディープラーニングにおけるSHAP誘導エンサンブル検証
• Abstract要約: 統一的で解釈可能な物理インフォーム・アンサンブル・フレームワークを提案する。 このフレームワークはテストウィンドウ上で713MW MAE、812MW RMSE、1.18%のMAPEを達成する。 SHAP解析は、通常の運転で温度が支配的になるのに対して、風速や降水は寒冷前線や熱波でより影響を及ぼす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate short-term electricity load forecasting is a cornerstone of U.S. grid reliability; however, prevailing deep learning models remain opaque, limiting operator trust during extreme weather. A unified, interpretable, physics-informed ensemble framework is proposed, integrating a Convolutional Neural Network (CNN) branch for local feature extraction and a Transformer branch for long-range dependency modeling; the branches are fused through a validation-optimized weighted ensemble and regularized by a physics-informed loss derived from the piecewise parabolic temperature-demand relationship of the Electric Reliability Council of Texas (ERCOT) system. Post-hoc interpretability is provided through SHapley Additive exPlanations (SHAP) with the DeepExplainer backend, yielding global and event-level attributions. Using eight years of ERCOT hourly load data (2018-2025) fused with Automated Surface Observing System (ASOS) records from three Texas stations, the framework achieves 713 MW MAE, 812 MW RMSE, and 1.18% MAPE on the test window. For Hampel-flagged extreme events, MAPE falls by 20.7% relative to its Transformer branch and by 40.5% relative to its CNN branch; an ablation confirms that the parabolic and ramp constraints drive a 14.7% RMSE reduction. SHAP analysis reveals a regime shift: temperature dominates under normal operation, whereas wind speed and precipitation become more influential during cold fronts and heatwaves.
• Abstract（参考訳）: 正確な短期的な電力負荷予測は米国のグリッドの信頼性の基盤となっているが、一般的なディープラーニングモデルは不透明であり、極端な天候下でのオペレーターの信頼を制限している。 局所的特徴抽出のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ブランチと長距離依存モデリングのためのトランスフォーマーブランチを統合することにより,統一的で解釈可能な物理インフォーム型アンサンブルフレームワークを提案する。 ポストホック解釈は、DeepExplainerバックエンドを備えたSHAP(SHapley Additive ExPlanations)を通じて提供され、グローバルおよびイベントレベルの属性が生成される。 ERCOTの時間負荷データ(2018-2025)をテキサスの3つのステーションから自動表面観測システム(ASOS)に融合させ、713MW MAE、812MW RMSE、1.18% MAPEをテストウィンドウ上で達成した。 ハンペルフラッグによる極端な出来事では、MAPEはトランスフォーマーブランチに対して20.7%減少し、CNNブランチに対して40.5%減少する。 SHAP解析は、通常の運転で温度が支配的になるのに対して、風速や降水は寒冷前線や熱波でより影響を及ぼす。

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