[论文解读] 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 9

一句话总结

本文提出了一种 VAE-Bayesian BiLSTM 模型，通过使用变分自编码器（VAE）压缩权重参数，降低了可再生能源预测中的计算复杂度，实现了对数据和模型不确定性高效处理。与现有概率深度学习方法相比，该方法在不同规模的数据集上均实现了更优的预测精度和效率。

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.

研究动机与目标

• 解决用于可再生能源预测的贝叶斯深度学习方法中存在的高计算复杂度挑战。
• 缓解可再生能源发电预测中由数据和模型参数引起的不确定性。
• 通过使用变分自编码器降低模型权重的维度，提升预测精度和计算效率。
• 开发一种可扩展的概率预测框架，适用于分布式可再生能源系统中不同规模的数据集。

提出的方法

• 集成双向长短期记忆（BiLSTM）网络以捕捉可再生能源序列中的时间依赖性。
• 应用变分自编码器（VAE）将 BiLSTM 的高维权重参数压缩到低维潜在空间。
• 使用贝叶斯推断将模型权重表示为概率分布，实现不确定性量化。
• 通过结合 VAE 的重建损失和预测损失（如分位数损失）进行端到端训练，实现概率预测。
• 通过从低维潜在空间采样而非高维权重分布采样，降低计算成本。
• 使用随机梯度下降结合潜在空间的蒙特卡洛采样进行优化，以实现不确定性估计。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于 VAE 的参数压缩是否能降低贝叶斯深度学习在可再生能源预测中的计算复杂度？
• RQ2 所提出的 VAE-Bayesian BiLSTM 与现有概率深度学习模型相比，在预测精度方面表现如何？
• RQ3 在降低模型复杂度的同时，该方法在多大程度上保持或提升了不确定性量化能力？
• RQ4 该模型在不同数据集规模下的准确性和效率表现如何？

主要发现

• VAE-Bayesian BiLSTM 模型在可再生能源数据集上的预测精度高于其他概率深度学习方法。
• 通过变分自编码压缩模型权重，该方法显著降低了计算复杂度。
• 模型在不同数据集规模下均表现出稳健性能，表明其具备可扩展性和泛化能力。
• 使用分位数损失和重建误差的评估结果证实了概率预测性能的提升。
• VAE 与 Bayesian BiLSTM 的集成实现了高效的不确定性量化，且未牺牲预测质量。
• 在高维权重场景下，该方法在预测精度和计算效率方面均优于现有方法。