Load Forecasting Under Concept Drift: Online Ensemble Learning With Recurrent Neural Network and ARIMA
Notice bibliographique
Résumé
Rapid expansion of smart metering technologies has enabled large-scale collection of electricity consumption data and created the foundation for sensor-based load forecasting on individual buildings or even the household level. With continuously growing energy consumption, the importance of energy management including load forecasting is increasing in order to remedy the energy effect on the environment. Numerous machine learning techniques have been proposed for sensor-based load forecasting but most are offline approaches: the model is trained once and then used to infer future consumption. However, these approaches are not able to adapt to concept drift: for example, their accuracy will degrade when the building use changes or new equipment is installed. Thus, an approach capable of learning from new data as they arrive is needed. This paper proposes adaptive online ensemble learning with Recurrent Neural Network (RNN) and ARIMA for load forecasting under concept drift. The RNN part of the ensembles consists of Online Adaptive RNN as its underlying RNN learner has the ability to model temporal dependencies present in load data while its online nature enables continuous learning from arriving data. The adaptation to the concept drift is improved by adding Rolling ARIMA to the ensemble. The performance of the proposed approach has been examined on the four individual homes with different degrees of concept drift. The results show that the proposed ensemble achieves better accuracy than its constituent algorithms alone and, moreover, the analysis demonstrates the need to examine load forecasting approaches in respect to how they handle concept drift.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».