Boosting STLF in Smart Grid via Adaptive Ensemble for Concept Drift

Dieses Kapitel vertieft die Komplexität kurzfristiger Lastprognosen in dynamischen Netzen und konzentriert sich auf die entscheidende Herausforderung der Konzeptdrift. Es führt eine innovative Methodik ein, die Long-Short-Term Memory (LSTM) -Modelle und das gemeinsame Lernen nutzt, um die Präzision der Vorhersagen zu verbessern. Der Ansatz umfasst ein robustes Rahmenwerk für Datenvorverarbeitung, Featureauswahl und Konzeptdrifterkennung, das sicherstellt, dass das Modell trotz sich ändernder Datenverteilungen relevant bleibt. Die Studie bewertet die vorgeschlagene Methode anhand von Datensätzen über den realen Energieverbrauch und zeigt ihre überlegene Anpassungsfähigkeit und Leistung im Vergleich zu herkömmlichen Prognosemethoden. Zu den wichtigsten Erkenntnissen gehören die Bedeutung der dynamischen Merkmalsauswahl und die Effektivität des adaptiven Ensembleansatzes bei der Aufrechterhaltung präziser Vorhersagen trotz sich entwickelnder Energieerzeugungsmodalitäten. Die Ergebnisse unterstreichen das Potenzial dieser Methode, Lastprognosen in modernen Stromnetzen zu revolutionieren und zu effizienteren und nachhaltigeren Energiesystemen beizutragen.