[論文レビュー] A VAE-Based Bayesian Bidirectional LSTM for Renewable Energy Forecasting.

Devinder Kaur, Shama Naz Islam+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 24, 2021

Energy Load and Power Forecasting参考文献 29被引用数 9

ひとこと要約

本論文では、変分オートエンコーダー（VAE）を用いて重みパラメータを圧縮することで、再生可能エネルギー予測における計算複雑性を低減するVAE-ベイジアンBiLSTMモデルを提案する。この手法により、データおよびモデルの不確実性を効率的に扱えるようになり、さまざまなデータセットサイズにおいて、既存の確率的ディープラーニング手法と比較して優れた予測精度と効率性を達成する。

ABSTRACT

The advancement in distributed generation technologies in modern power systems has led to a widespread integration of renewable power generation at customer side. However, the intermittent nature of renewable energy pose new challenges to the network operational planning with underlying uncertainties. This paper proposes a novel Bayesian probabilistic technique for forecasting renewable power generation by addressing data and model uncertainties by integrating bidirectional long short-term memory (BiLSTM) neural networks while compressing the weight parameters using variational autoencoder (VAE). Existing Bayesian deep learning methods suffer from high computational complexities as they require to draw a large number of samples from weight parameters expressed in the form of probability distributions. The proposed method can deal with uncertainty present in model and data in a more computationally efficient manner by reducing the dimensionality of model parameters. The proposed method is evaluated using pinball loss, reconstruction error, and other forecasting evaluation metrics. It is inferred from the numerical results that VAE-Bayesian BiLSTM outperforms other probabilistic deep learning methods in terms of forecasting accuracy and computational efficiency for different sizes of the dataset.

研究の動機と目的

• 再生可能エネルギー予測に用いられるベイジアンディープラーニング手法における高い計算複雑性の課題に対処すること。
• 再生可能電力発電予測における、データおよびモデルパラメータに起因する不確実性を軽減すること。
• 変分オートエンコーダーを用いてモデル重みの次元を低減させることで、予測精度と計算効率を向上させること。
• 分散型再生可能エネルギーシステムにおける変動するデータセットサイズに適応可能なスケーラブルな確率的予測フレームワークの構築

提案手法

• 再生可能エネルギー時系列データの時間的依存性を捉えるために、双方向長短期記憶（BiLSTM）ネットワークを統合する。
• BiLSTMの高次元な重みパラメータを、低次元の潜在空間に圧縮するために、変分オートエンコーダー（VAE）を適用する。
• モデル重みを確率分布として表現することで、ベイジアン推論を用いて不確実性を定量化する。
• 再構成損失（VAE由来）と予測損失（例：ピンバック損失）を組み合わせて、エンドツーエンドでモデルを学習し、確率的予測を実現する。
• 高次元な重み分布ではなく、低次元の潜在空間からのサンプリングにより、計算コストを低減する。
• 不確実性推定のため、潜在空間上でマルコフチェインモンテカルロ法を用いた確率的勾配降下法でモデルを最適化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 VAEを用いたパラメータ圧縮は、再生可能エネルギー予測におけるベイジアンディープラーニングの計算複雑性を低減できるか？
• RQ2 提案手法VAE-ベイジアンBiLSTMは、既存の確率的ディープラーニングモデルと比較して、予測精度に優れているか？
• RQ3 モデルの複雑性を低減させた際に、不確実性定量化の精度は維持され、あるいは向上するか？
• RQ4 データセットサイズの違いにかかわらず、モデルの精度と効率性はどのように変化するか？

主な発見

• VAE-ベイジアンBiLSTMモデルは、再生可能エネルギーデータセットにおいて、他の確率的ディープラーニング手法よりも高い予測精度を達成した。
• 変分オートエンコーディングによるモデル重みの圧縮により、計算複雑性が顕著に低減された。
• 異なるデータセットサイズにおいても、モデルは頑健な性能を示し、スケーラビリティと一般化能力を確認した。
• ピンバック損失と再構成誤差を用いた評価により、確率的予測性能の向上が裏付けられた。
• VAEとベイジアンBiLSTMの統合により、予測品質を損なわず、効率的な不確実性定量化が可能になった。
• 特に高次元な重みパラメータの状況において、精度と計算効率の両面で、既存手法を上回る性能を発揮した。