The Energy Prediction Smart-Meter Dataset: Analysis of Previous Competitions and Beyond

要約

このペーパーでは、現実世界のスマート メーター データセットを紹介し、主に 2 つの主要なコンテストに焦点を当てて、エネルギー予測技術チャレンジから得られるソリューションの分析を提供します。スマート メーターからのエネルギー予測に関する IEEE Computational Intelligence Society (IEEE-CIS) 技術チャレンジ
2020 年のデータ (EP と命名) と、2021 年の IEEE 国際ファジー システム会議 (FUZZ-IEEE) でのそのフォローアップ チャレンジ (XEP と命名) です。
これらのコンテストは、正確なエネルギー消費予測と、根底にある要因を理解する際の解釈可能性の重要性に重点を置いています。
この課題は、家庭の毎月および年間の推定消費量を予測し、限られた過去のスマート メーター データによる正確な請求の問題に対処することを目的としています。
データセットは 3,248 個のスマート メーターで構成されており、利用可能なデータは最短 1 か月から 1 年までさまざまです。
このペーパーでは、提供される現実世界のスマート メーター データに関連する課題、解決策、分析問題を詳しく掘り下げ、家庭レベルでの正確な予測を開発し、解釈可能性を評価するための評価基準を紹介します。
さらに、このホワイトペーパーでは、家庭レベルでのエネルギーの細分化とパターン検出アプリケーションの機会、請求を最適化するためにエネルギー主導の要素を伝達する重要性、責任ある AI とデータプライバシーの考慮事項の重要性など、競争を超えた側面についても説明します。
これらの側面は、エネルギー消費予測におけるより広範な影響と潜在的な進歩についての洞察を提供します。
全体として、これらのコンテストは住宅エネルギー研究のためのデータセットを提供し、正確な予測を探求し、解釈可能性を高め、エネルギーの細分化、需要応答プログラム、行動介入などのさまざまな側面の議論に向けた進歩を促進する触媒として機能します。

要約(オリジナル)

This paper presents the real-world smart-meter dataset and offers an analysis of solutions derived from the Energy Prediction Technical Challenges, focusing primarily on two key competitions: the IEEE Computational Intelligence Society (IEEE-CIS) Technical Challenge on Energy Prediction from Smart Meter data in 2020 (named EP) and its follow-up challenge at the IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE) in 2021 (named as XEP). These competitions focus on accurate energy consumption forecasting and the importance of interpretability in understanding the underlying factors. The challenge aims to predict monthly and yearly estimated consumption for households, addressing the accurate billing problem with limited historical smart meter data. The dataset comprises 3,248 smart meters, with varying data availability ranging from a minimum of one month to a year. This paper delves into the challenges, solutions and analysing issues related to the provided real-world smart meter data, developing accurate predictions at the household level, and introducing evaluation criteria for assessing interpretability. Additionally, this paper discusses aspects beyond the competitions: opportunities for energy disaggregation and pattern detection applications at the household level, significance of communicating energy-driven factors for optimised billing, and emphasising the importance of responsible AI and data privacy considerations. These aspects provide insights into the broader implications and potential advancements in energy consumption prediction. Overall, these competitions provide a dataset for residential energy research and serve as a catalyst for exploring accurate forecasting, enhancing interpretability, and driving progress towards the discussion of various aspects such as energy disaggregation, demand response programs or behavioural interventions.

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