Energy Load Forecasting with Machine Learning: Models, Metrics, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Energy load forecasting plays a crucial role in the efficient management and operation of smart grids, enabling utilities to optimize energy distribution and improve grid reliability. Recent advancements in machine learning (ML) techniques have significantly enhanced the accuracy and adaptability of energy load prediction models. This review explores various ML models used for energy load forecasting, including traditional models, deep learning approaches such as long short-term memory (LSTM) networks and gated recurrent units (GRUs), and ensemble methods. The review discusses the strengths and limitations of each approach, highlighting its applicability to different forecasting timeframes and data characteristics. Additionally, it examines the performance evaluation metrics commonly used to assess model accuracy and reliability. Although multiple studies have examined forecasting techniques, there is a lack of comprehensive evaluation that connects model choice with practical deployment constraints such as data quality, real-time scalability, and interpretability. This review addresses this gap by systematically analyzing the challenges and emerging solutions in the context of smart grid applications. Despite the progress made, challenges related to data quality, computational complexity, and model interpretability remain significant barriers. The review concludes with an exploration of emerging trends and future directions in energy load forecasting, including hybrid models, federated learning, and reinforcement learning, which offer promising solutions to overcome existing limitations and improve forecasting performance in smart grid systems. Overall, the findings suggest that while no single model is universally optimal, integrating external factors, improving data quality, and adopting hybrid or explainable artificial intelligence (AI) approaches are critical for building more accurate, scalable, and interpretable forecasting systems.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».