Medium-Term Electric Load Forecasting: A Benchmark Study of Transformer-Based and Linear-Based Methods
Notice bibliographique
Résumé
Accurate electric load forecasting is essential to support the stable operation of power systems in the face of growing system complexities. Current studies on load forecasting mainly focus on short-term load forecasting. However, mediumterm forecasting, which plays a key role in efficient operation planning, is underexplored. In this work, we develop a comprehensive empirical study for medium-term load forecasting on linear models and transformer-based models. The results indicate that model performance varies with the data characteristics: linear models perform well on data sets with clear seasonal trends, while transformer-based models show advantages in more complex patterns. We evaluate a compound data augmentation strategy and find that augmentation yields limited improvements on large datasets with stable periodicity, but enhances robustness on smaller datasets with less regular trends by increasing data variability. Finally, the computational complexity of the six forecasting models is analyzed both theoretically and empirically. Linear models are preferable in resource-constrained environments, whereas with sufficient resources, model selection should be guided primarily by the complexity and structure of the data. This work reveals the strengths and limitations of each model in medium-term forecasting scenarios, providing valuable insights for future research and real-world applications.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».