Just In Time Transformers

要約

住宅における正確なエネルギー負荷予測は、炭素排出量を削減し、エネルギー効率を高めるために非常に重要です。
実際、正確な予測により、持続可能なエネルギーの実践を提唱する公益事業会社や政策立案者は、資源利用を最適化することができます。
さらに、スマート メーターは、消費パターンについての詳細な洞察を可能にすることで、貴重な情報を提供します。
利用可能なスマート メーター データに基づいて、私たちの研究は、エネルギー使用行動に従って消費者を異なるグループに分類し、多様な消費パターンを効果的に把握することを目的としています。
次に、従来の予測方法に対してエネルギー消費量の予測精度を大幅に向上させる新しい変圧器深層学習モデルである JITtrans (Just In Time Transformer) を設計します。
独自のスマート メーター データを使用した広範な実験結果により、当社の主張が検証されています。
私たちの調査結果は、高度な予測技術がエネルギー管理に革命を起こし、持続可能な電力システムを進歩させる可能性があることを浮き彫りにしています。効率的で環境に優しいエネルギー ソリューションの開発は、そのような技術に大きく依存しています。

要約(オリジナル)

Precise energy load forecasting in residential households is crucial for mitigating carbon emissions and enhancing energy efficiency; indeed, accurate forecasting enables utility companies and policymakers, who advocate sustainable energy practices, to optimize resource utilization. Moreover, smart meters provide valuable information by allowing for granular insights into consumption patterns. Building upon available smart meter data, our study aims to cluster consumers into distinct groups according to their energy usage behaviours, effectively capturing a diverse spectrum of consumption patterns. Next, we design JITtrans (Just In Time transformer), a novel transformer deep learning model that significantly improves energy consumption forecasting accuracy, with respect to traditional forecasting methods. Extensive experimental results validate our claims using proprietary smart meter data. Our findings highlight the potential of advanced predictive technologies to revolutionize energy management and advance sustainable power systems: the development of efficient and eco-friendly energy solutions critically depends on such technologies.

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