論文の概要: Multistep and Multivariate Time Series Explainability with GradientSHAP: A Wind Power Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.40330v1
• Date: Thu, 29 Oct 2026 15:57:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-31 05:25:12.533117
• Title: Multistep and Multivariate Time Series Explainability with GradientSHAP: A Wind Power Case Study
• Title（参考訳）: GradientSHAPを用いた多段階・多変量時系列説明可能性:風力発電ケーススタディ
• Abstract要約: 本稿では,多変量多段風力予測のための解釈性を実現するため,慎重に適応したGradientSHAP手法を提案する。 そこで本研究では,局所的・グローバル的な説明を提供する新しい可視化手法を開発した。 我々の研究結果は、SHAPの値とドメインの専門知識を慎重に扱うことで、モデル行動に関する貴重な洞察を得られることを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.45785639923519
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the effects of climate change become increasingly apparent, the demand for renewable energy sources such as wind power continues to grow. However, renewables' variable and intermittent nature presents significant challenges in their integration into energy grids. Artificial intelligence (AI) has emerged as a powerful tool to address these issues. Still, its adoption in the energy sector has been hindered by the opacity of many AI models, which often function as black boxes. This paper introduces a carefully adapted GradientSHAP approach to provide interpretability for multivariate, multistep wind power forecasting -- a largely underexplored area. This capability is critical for day-ahead grid management and, to the best of our knowledge, this is the first study to apply GradientSHAP in the context of wind power forecasting. To address the inherent dimensionality, we developed novel visualizations that deliver both local and global explanations, uncovering intricate relationships between environmental factors, site-specific conditions, and temporal dynamics. While GradientSHAP is not an out-of-the-box solution, our findings demonstrate that, with thoughtful handling of SHAP values and domain expertise, it can offer valuable insights into model behaviour, supporting more informed and trustworthy decision-making. Nevertheless, its complexity poses challenges for practical implementation. Future research should focus on streamlining these interpretability methods to make them more actionable for routine deployment in critical energy applications.
• Abstract（参考訳）: 気候変動の影響がますます明らかになるにつれて、風力発電などの再生可能エネルギーの需要は増え続けている。 しかし、再生可能エネルギーの変動と断続的な性質は、エネルギーグリッドへの統合において大きな課題をもたらす。 人工知能(AI)はこれらの問題に対処するための強力なツールとして登場した。 それでも、エネルギー分野での採用は、ブラックボックスとして機能する多くのAIモデルの不透明さによって妨げられている。 本稿では,多変量多段風力予測の解釈可能性を実現するために,慎重に適応したGradientSHAP手法を提案する。 この能力は、日々のグリッド管理に不可欠であり、私たちの知る限り、風力予測の文脈でGradientSHAPを適用した最初の研究である。 本研究は, 環境要因, サイト固有条件, 時間力学の複雑な関係を明らかにすることによって, 局所的・グローバル的な説明を提供する新しい可視化手法を開発した。 GradientSHAPは既定のソリューションではありませんが、SHAPの値とドメインの専門知識を慎重に扱うことで、モデル行動に関する貴重な洞察を提供し、より情報があり、信頼できる意思決定を支援することができます。 それにもかかわらず、その複雑さは実践的な実装に挑戦する。 今後の研究は、これらの解釈可能性の手法を合理化して、臨界エネルギーアプリケーションにおける定期的な展開をより効果的にすることに集中すべきである。

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