論文の概要: Short-term load forecasting under EU-AI Act Requirements in Safety-Critical Environments: Results from a 41-day live challenge on the aggregated German transmission-grid load

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.05018v3
• Date: Thu, 13 Aug 2026 17:24:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-14 16:15:26.766098
• Title: Short-term load forecasting under EU-AI Act Requirements in Safety-Critical Environments: Results from a 41-day live challenge on the aggregated German transmission-grid load
• Title（参考訳）: 安全臨界環境におけるEU-AI法要件に基づく短期負荷予測:ドイツの送電グリッド負荷に関する41日間のライブ課題の結果
• Abstract要約: 短期負荷予測(STLF)は電力産業において重要な役割を担っている。 本報告では,ドイツの送電グリッド負荷に対するSTLFパイプラインの評価を行った41日間のライブチャレンジの結果について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22940141855172033
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Short-term load forecasting (STLF) plays a vital role in the electric power industry. It is relevant for critical infrastructure. STLF is no longer purely a performance and accuracy problem, because determinism, fail-safe handling, minimal-attack surface, and no dead code are software-engineering requirements rather than optional extras. This report describes results from a 41-day live challenge that evaluated an STLF pipeline for the aggregated German transmission-grid load. The STLF pipeline predicts the 24 hourly load values of a target day from European Network of Transmission System Operators for Electricity (ENTSO-E) data. It is based on the open-source Python library spotforecast2-safe, which tries to implement the EU-AI Act Requirements in Safety-Critical Environments by design. The STLF pipeline includes gap- and anomaly-aware data preprocessing, calendar and weather covariates, and a forecasting algorithm. Forecast quality is compared to the official ENTSO-E day-ahead forecast. The spotforecast2-safe pipeline beats the ENTSO-E baseline. In-context models show competitive performance. Transparent, deterministic, low-cost, and auditable local models (referred to as macl2l in this report) are competitive with more than 100-million-parameter large, energy-intensive pre-trained foundation models such as chronos-2. The challenge implementation, the submission history of all teams, and the archived leaderboard are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 短期負荷予測(STLF)は電力産業において重要な役割を担っている。 それは重要なインフラに関係している。 決定性、フェールセーフなハンドリング、最小のアタックサーフェス、デッドコードはオプションの追加ではなくソフトウェアエンジニアリングの要件ではないため、STLFはもはや純粋にパフォーマンスと正確性の問題ではない。 本報告では,ドイツの送電グリッド負荷に対するSTLFパイプラインの評価を行った41日間のライブチャレンジの結果について述べる。 STLFパイプラインは、European Network of Transmission System Operators for Electricity (ENTSO-E)データから、目標日の24時間ロード値を予測する。 それはオープンソースのPythonライブラリ spotforecast2-safeをベースとしており、設計によって安全クリティカル環境におけるEU-AI Act Requirementsを実装しようとしている。 STLFパイプラインには、ギャップと異常を意識したデータ前処理、カレンダーと天気の共変量、予測アルゴリズムが含まれている。 予測品質は、公式のENTSO-E日頭予測と比較される。 spotforecast2セーフパイプラインはENTSO-Eベースラインを破る。 インコンテキストモデルは競争力を示す。 透明、決定論的、低コスト、監査可能なローカルモデル(このレポートではmacl2lと呼ばれている)は、クロノス-2のような100万パラメートル以上のエネルギー集約的な事前訓練された基礎モデルと競合する。 チャレンジ実装、全チームの提出履歴、アーカイブされたリーダボードが公開されている。

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