An ensemble deep learning model for short-term load forecasting based on ARIMA and LSTM
Notice bibliographique
Résumé
Electrical load forecasting is an important part of power system planning and operation, which can guide the power enterprises to arrange generation plan reasonably, reduce the cost of power generation, and provide a reference for power grid reconstruction and optimization. However, due to the complicated inner non-linear property and seasonality pattern of electrical load, accurate short-term load forecasting (STLF) is of big challenge. In this paper, we firstly study the large time-span quasi-periodicity of load sequences, including the inner correlation of a short load segment and the quasi-periodicity among the load segments spanning different time duration from a week to a month. Then, an ensemble method is proposed, which combines Auto-regressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Long Short Term Memory (LSTM) in order to fully exploit the large time-span quasi-periodicity of the loads. Here, ARIMA model captures the stationary pattern of the load segments, while LSTM extracts the complicated non-linear relations of load segments. The proposed method is evaluated on a data set of load consumption in Toronto, and the results show the proposed method outperforms the existing popular STLF models with a small payload of computational complexity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».