Бул изилдөө, чоң Transformer архитектураларине дайанмадан 24 саат алдыга багытталган электр жүгүн болжолдоонин догрулугуну артырмак амажыйла EEMD табанлы ажыратуу, канал кайра калибрлөөсү ве GRU модельини бир арайа гетирмиштир. Модел, гечмиш 168 саатлик йүк маалыматсини кулланарак кийинки 24 саати болжол етмиш; GEFCom2014 ве дөрт PJM маалымат алт күмесинде беш башка кокус башталышла бааланган. GEFCom2014 үстүндө сейрек дарбазалы там модель %7,90 MAPE мааниине улвакцинаркен йалнызжа локалдык кайра калибрлөө йолуну кулланан LocalOnly модельи %7,76 менен эң төмөн MAPE мааниини вермиштир. Ошентсе да PJM натыйжалары модельин бүтүн бөлгелерде ве бүтүн өлчүтлерде үстүн олмадыгыны, ошондой эле онлайн каузалдык EEMD денымдуулукелеринде канал кайра калибрлөөсүнун маанилүү бир казанч сторламадыгыны көрсөтөт.

Изилдөөнүн пайдубал йаклвакцинамы, кармвакцинак жүк катарыни ар түрдүү заман масштаблерини темсил еден компоненттере айырмак ве болжол моделине гирмеден мурун бу компоненттерин мааниини кайра салмактооктыр. Енсембле Емпирижал Моде Дежомпоситион йа да Топлулук Ампирик Кип Айрыштырмасы (EEMD), жүк катарыни алты ички мода функциясы ве бир калдык тенденция компонентине айырмыштыр. Күресел ве жергиликтүү канал йоллары дагы кийин ханги ажыратылган компоненттерин, температура вейа заман айрыкчаринин болжол ачжылуулукндан дагы йарарлы олдугуну өгренмиштир.

GEFCom2014 тажрыйбаинде сейрек дарбазалы EEMD-DCA-GRU-SG модельи 167,5 бин окутула турган параметрйле %7,90 MAPE елде етмиштир. Informer модельи 2,41 милйон параметрейле %8,36, PatchTST болсо 615,5 бин параметрейле %8,49 MAPE вермиштир. Изилдөөнүн эң төмөн бенжхмарк катасыны болсо там бирлчек модель дегил, йалнызжа локалдык убакыттык каныты кулланан LocalOnly варйанты үретмиштир. Бу натыйжа, ажыратуу кийинсында кыса дмаанилүү локалдык үлгүлерин канал маанилүүлүгүини белирлемеде күресел орточолардан дагы күчтүү олабмененжегини көрсөтөт.

Түркия жагынан ыкма, электр бөлүштүрүү ве өндүрүш пландоонда колдонулган локалдык жүк катарларынин ар түрдүү заман масштаблерине ажыроосы үчүн араштырылабмененжек жеңил бир модельлеме йаклвакцинамы сунмактадыр. Бирок изилдөө Түркия електрик системаи үстүндө герчеклештирилмемиштир. Түркиядаки температура, майрам, аймактык керектөө, өнөр жай профили ве тармак шарттарыйла айры окутуу ве валидация түзүмлмадан операсйонел башары сонужу чыкарыламаз. Өзелликле онлайн кулланым үчүн EEMD ишлеминин йалнызжа болжол анына катар мевжут маалыматтарле каузалдык бичимде уйгуланмасы ве модельин ошол эле протоколле йениден егитилмеси герекир.

Изилдөөнүн пайдубал суроосу недир?

Изилдөө шу суроойа одакланмактадыр: Електрик йүкү серисини көп убакыт масштабдарыне айыран EEMD менен канал базында кайра салмактоо бириктирилгеннде, чоң Transformer модельлерине герек калмадан дагы догру ве дагы дайаныклы кыска мөөнөттүү жүк болжолу түзүмлабилир ми?

Кыса вадели жүк болжолу; економик йүк дторытымы, өндүрүш бирими планламасы, электр базары ишлетими, фийатландырма ве талеп тарафы йөнетими гиби убакытчлер үчүн маанилүүдир. Бирок електрик түкетими гүнлүк ве хафталык дөнгүлерин йанында температура дегишимлери, дүзенсиз олайлар ве ар түрдүү жыштыклардаки толкунланмалары ошол эле сери үчүнде твакцинар. Хам серинин тек парча катары модельленмеси, тез термелүүлөрла жай тенденцияларин бирбирини маскалемесине йол ачабилир.

Литератүрде буталенен боштук недир?

Изилдөө үч текник маселеа одакланмактадыр:

• Хам жүк катары гүнлүк, хафталык, хава шарттарына бторлы ве дүзенсиз харекетлери ошол эле анда ичердиги үчүн көп масштабдуу түзүмнын догрудан өгренилмеси гүчлешебилир.
• EEMD гиби ажыратуу ыкмалери абдан сайыда IMF ве йардымжы канал үретир; бүтүн каналдары ешит кабул етмек ызы-чуулү вейа алсыз билги твакцинайан компоненттерин еткисини артырабилир.
• Transformer табанлы модельлер күчтүү темсил сыйымдуулукси сторлайабилсе де параметре ве эсептөө чыгымлери дагы йүксек олабилир.

Өнермененн алкак, EEMD менен компонент ажыратуусыны ве жеңил канал кайра калибрлөөсүну ики катмарлы бир GRU болжол башчасыйла бирлештиререк бу үч маселеа бирликте йаныт вермейи амачламактадыр.

Моделин генел иш агымшы насыл курулмуштур?

Изилдөөдөки архитектура шема шу ишлем тартипсыны көрсөтөт:

1. Хам електрик йүкү ве мевжут йардымжы айрыкчар алыныр.
2. Йүк сериси EEMD менен алты IMF ве бир калдык компоненте айрылыр.
3. Айрыштырылмыш каналдара температура ве циклдик убакыт өзгөчөлүктөрү екленир.
4. Күресел, жергиликтүү вейа бирлчек канал кайра калибрлөөсү уйгуланыр.
5. Истеге бторлы жумшак сейрек дарбаза, алсыз каналдары бастырыр.
6. Ики катмарлы GRU гечмиш 168 сааттен кийинки 24 саатлик йүк вектөрүнү үретир.

Мимари шема, канал кайра калибрлөөсүнун GRU’дан мурун конумландыгыны көрсөтөт. Бөйлеже GRU, бүтүн компоненттери ешит торырлыкла алмак йерине модель тарафындан маанилери айарланмыш бир өзеллик тизмекси үстүндө изилдөөктадыр.

Тахмин маселеи математиксел катары насыл диагнозмланмыштыр?

Заман т анындаки йүк маании л_т, гириш пенжереси узунлугу Л = 168 саат ве болжол горизонту Х = 24 саат катары диагнозмланмыштыр. Хедеф вектөр мындайчадир:

\[ \mathbf{y}_t = [l_{t+1},l_{t+2},\ldots,l_{t+H}]^{\mathsf{T}} \in \mathbb{R}^{Х} \]

Бу вектөр, болжол анындан кийинки 24 йүк мааниини бирликте темсил едер. Чок каналлы гечмиш маалымат пенжереси болсо шөйледир:

\[ \mathbf{X}_{t-L+1:t} = [\mathbf{x}_{t-L+1},\mathbf{x}_{t-L+2},\ldots,\mathbf{x}_{t}] \in \mathbb{R}^{Ж \times Л} \]

Бурада Ж канал сайжылуулукны, Л болсо хер канал үчүн колдонулган гечмиш саат сайжылуулукны гөстерир. Моделин чыктжылуулук:

\[ \hat{\mathbf{y}}_t = f_{\theta}(\mathbf{X}_{t-L+1:t}) \in \mathbb{R}^{H} \]

ифадесийле маалыматлмиштир. ф_θ, өгренмененбилир параметрелери θ олан болжол моделидир; шапка ишарети модель тарафындан болжолдонгон маании белиртир.

Егитим тартипсында абдан уфуклу орточо квадраттык ката ен аза индирилмиштир:

\[ \mathcal{L}(\theta)=\frac{1}{BH}\sum_{i=1}^{B}\sum_{h=1}^{H}(y_{i,h}-\hat{y}_{i,h})^2 \]

Б мини-батжх өлчөмү, Х болжолдонгон саат сайжылуулукдыр. Каресел ката, чоң болжол четтөөларыны дагы фазала жезаландырыр. Изилдөөдө мини-батжх өлчөмү 64 катары аныкталган.

EEMD ажыратуусы не йапмактадыр?

EEMD, йүк сигналдыни ар түрдүү жыштык ве заман масштаблерине аит ичсел кип фонксионларына айырмактадыр:

\[ l_t=\sum_{k=1}^{K}c_k(t)+r(t) \]

Бурада ж_к(т), к нумаралы ички мода функциясыну; р(т) болсо жай дегишен артык вейа егилим компонентини ифаде едер. Изилдөөдө К = 6 сечилмиш, ошондуктан алты IMF ве бир артык канал тутулмуштур.

Бу ишлем, тек бир кармвакцинак толкунйы ылдам титирөөлер, орта масштабдуу дөнгүлер ве жай тенденциялар халинде айры айры инжелемейе бензетмененбилир. Изилдөөдөки 720 саатлик үлгү ажыратуу графигинде IMF1 жогорку жыштыктагы ве кичинекей масштабдуу дегишимлери, IMF3 орта масштабдуу перийодик харекетлери, IMF5 дагы жай толкунланмалары, калдык компонент болсо генел йүк егилимини көрсөтөт. Графикте окунабилирлиги корумак амажыйла бүтүн IMF’лер гөстерилмемиштир.

GEFCom2014 үчүн олуштурулан өзгөчөлүк вектору шу бичимде диагнозмланмыштыр:

\[ \mathbf{x}^{EEMD}_t=[c_1(t),\ldots,c_6(t),r(t),temp_t,a^0_t,h^{sin}_t,h^{cos}_t,w^{sin}_t,w^{cos}_t]^{\mathsf{T}}\in\mathbb{R}^{13} \]

Бу вектөрде темп_т температура билгисини, а⁰_т болсо дыш билги твакцинамайан сыфыр маанили шайкештик каналыны темсил едер:

\[ a^0_t=0 \]

Сыфыр каналынын амажы тажрыйбалар арасында ошол эле йардымжы өзеллик дүзенини корумактыр; канала херханги бир дыш маалымат йүкленмемиштир.

Саат ве хафта дөнгүлери насыл кодланмыштыр?

Саат ве хафдиагнозн гүнү категорик сайылар катары дегил, синус ве косинус жуплерийле дөнгүсел бичимде кодланмыштыр:

\[ h^{sin}_t=\sin\left(\frac{2\pi\cdot hour_t}{24}\right), \qquad h^{cos}_t=\cos\left(\frac{2\pi\cdot hour_t}{24}\right) \]

\[ w^{sin}_t=\sin\left(\frac{2\pi\cdot weekday_t}{7}\right), \qquad w^{cos}_t=\cos\left(\frac{2\pi\cdot weekday_t}{7}\right) \]

Бу гөстерим, өрнегин гүнүн 23. саати менен 0. саатинин сандык катары узак гөрүнмеси маселеуну азалтыр. Синүс ве косинус бирликте кулланылдыгында гүнүн вейа хафдиагнозн дөнгүсел конуму эки өлчөмдүү катары корунур.

Күресел канал жолу насыл изилдөөктадыр?

Күресел йол, хер каналын 168 саатлик гириш пенжересиндеки орточо мааниини хесаплар:

\[ s^g_c=\frac{1}{L}\sum_{\ell=1}^{L}X_{c,\ell} \]

Бу ишлем глобал авераге поолинг, йани глобалдык орточо поолинг катары ифаде едилмиштир:

\[ \mathbf{s}^{g}=GAP(\mathbf{X})\in\mathbb{R}^{C} \]

Ардындан ики катмарлы догрусал олмайан бир прожексион канал пуанларыны үретир:

\[ \mathbf{u}^{g}=\mathbf{W}^{g}_{2}\phi(\mathbf{W}^{g}_{1}\mathbf{s}^{g}+\mathbf{b}^{g}_{1})+\mathbf{b}^{g}_{2} \]

φ, ReLU активация ишлевидир. Күресел йол, хер каналын пенжере бойунжа генел дүзейини ве орточо давранышыны өзетлер; бирок кыска мөөнөттүү локалдык үлгүлерин там конумуну догрудан корумаз.

Йерел канал жолу насыл изилдөөктадыр?

Йерел йол, убакыт огу бойунжа бир бойутлу конволюция уйгулар:

\[ \mathbf{H}^{l}=\phi(Conv1D(\mathbf{X}))\in\mathbb{R}^{C\times L} \]

Бу ишлем, ани йүкселиш, кыса дөнгү вейа йагымн заманлы толкунланма гиби локалдык убакыттык өрүнтүлери чыкармайы амачлар. Евришим чыктжылуулук заман бойунжа орталаныр:

\[ \mathbf{s}^{l}=GAP(\mathbf{H}^{l})\in\mathbb{R}^{C} \]

Йерел канал упайы икинжи бир ики катмарлы прожексионла хесапланыр:

\[ \mathbf{u}^{l}=\mathbf{W}^{l}_{2}\phi(\mathbf{W}^{l}_{1}\mathbf{s}^{l}+\mathbf{b}^{l}_{1})+\mathbf{b}^{l}_{2} \]

Абласйон натыйжаларына ылайык ен күчтүү тактык салымы бу локалдык жолдан гелмиштир.

Күресел ве жергиликтүү билгмененр насыл бирлештирилмиштир?

Ики йолун салымы өгренмененбилир бир скалерле бирлештирилмиштир:

\[ \alpha=\sigma(a) \]

\[ \mathbf{u}=\alpha\mathbf{u}^{g}+(1-\alpha)\mathbf{u}^{l} \]

σ сигмоид ишлевидир. α маании 1’е йаклаштыгында глобалдык жол, 0’а йаклаштыгында локалдык жол дагы баскын олур. Башлангыч маании, валидация тажрыйбаларине дайанарак локалдык жолу мурунлейежек бичимде айарланмыш; бирок окутуу тартипсында ики йолун катышынын өгренилмесине изин маалыматлмиштир.

Йогун канал дарбазасы шу аралыга сынырландырылмыштыр:

\[ \mathbf{m}=\frac{1}{2}+\frac{1}{2}\sigma(\mathbf{u}), \qquad \mathbf{m}\in(0.5,1)^{C} \]

Йениден калибре едмененн гириш:

\[ \tilde{\mathbf{X}}=\mathbf{X}\odot\mathbf{m} \]

шеклиндедир. ⊙, канал торырлыгынын бүтүн убакыт кадамдарына уйгуланмасыны ифаде едер. Чарпанын 0,5 менен 1 арасында тутулмасы неденийле система каналдары бүйүтмектен вейа ишаретини дегиштирмектен абдан, дагы аз йарарлы булунан каналдары йумушак бичимде алсызлатмактадыр.

Сейрек эшик каналдары тамамен калдырыйор му?

Хайыр. Изилдөөдөки сейрек дарбаза, каналдары сыфыра индирен серт бир өзгөчөлүк тандоо дегилдир. Егитим тартипсында Gumbel ызы-чуусү кулланылыр:

\[ \epsilon\sim Gumbel(0,1) \]

Сейрек эшик маании:

\[ \mathbf{g}=\sigma\left(\frac{\mathbf{u}+b-\tau+\epsilon}{\gamma}\right) \]

ифадесийле хесапланыр. Бурада б өгренмененбилир кайдырма, τ сейрек чек, γ болсо температура параметресидир.

Йумушак эшик кагылганы:

\[ \mathbf{m}^{SG}=\frac{1}{2}+\frac{1}{2}\mathbf{g} \]

\[ \tilde{\mathbf{X}}_{SG}=\mathbf{X}\odot\mathbf{m}^{SG} \]

шеклиндедир. Бу неденле ен алсыз каналдар бменен ен аз 0,5 кагылганыйла корунур. Сейреклик дүзейи болсо 0,5’ин астында эшик маании алан каналдарын катышы катары рапорланмыштыр:

\[ S=\frac{1}{C}\sum_{c=1}^{C}\mathbb{I}(g_c<0.5) \]

Бу тасарым, йорумланабилир канал бастырмасы сторларкен градиент агымшыны сүрдүрмейи ве вакцинары агресиф өзеллик силмейи өнлемейи амачламактадыр.

GRU болжол башчасы насыл изилдөөктадыр?

Йениден калибре едмененн өзеллик матриси заман тартиплы бичиме дөнүштүрүлүр:

\[ \tilde{\mathbf{X}}^{\mathsf{T}}\in\mathbb{R}^{L\times C} \]

Ики катмарлы GRU, хер убакыт кадамында жашыруун абалу гүнжеллер:

\[ \mathbf{h}_{\ell}=GRU(\tilde{\mathbf{x}}_{\ell},\mathbf{h}_{\ell-1}), \qquad \ell=1,\ldots,L \]

Сон жашыруун абал 24 саатлик чыкты узайына догрусал катары йансытылыр:

\[ \hat{\mathbf{y}}_t=\mathbf{W}_{o}\mathbf{h}_{L}+\mathbf{b}_{o} \]

Модел бөйлеже 24 ар түрдүү саати тек бир абдан адымлы чыкты вектөрү үчүнде болжол етмектедир.

Ханги маалымат сетлери колдонулган?

PJM аланлары, кайдырмалы пенжерелерин абдан йыллы боштуктары ашмасыны өнлемек ве пандеми дмааниини дигер дмаанилерле аралаштыруумак амажыйла ики айры убакыткли дмаание бөлүнмүштүр. Хер алт күме бторымсыз катары бааланган.

GEFCom2014 температура билгиси ичериркен PJM тажрыйбаларинде хава дегишкени кулланылмамыштыр. Изилдөө EEMD табанлы модельлер үчүн 13 гириш каналы билдирмектедир; бирок PJM тажрыйбаларинде температура каналынын ортак канал дүзени үчүнде там катары насыл икаме едилдиги айрынтылы бир канал листесийле йениден ачыкланмамыштыр.

Перформанс өлчүтлери не анлама гелмектедир?

Орточолама мутлак йүзде ката:

\[ MAPE=\frac{100}{NH}\sum_{i=1}^{N}\sum_{h=1}^{H}\left|\frac{y_{i,h}-\hat{y}_{i,h}}{y_{i,h}}\right| \]

MAPE, болжол катасыны герчек мааниин йүздеси катары маалыматр. Даха дүшүк маани дагы ийи өндүрүмдүүлүк анламына гелир.

Көк орточо квадраттык ката:

\[ RMSE=\sqrt{\frac{1}{NH}\sum_{i=1}^{N}\sum_{h=1}^{H}(y_{i,h}-\hat{y}_{i,h})^2} \]

RMSE чоң каталары каресел ишлем неденийле дагы күчтүү бичимде жезаландырыр. Изилдөө RMSE ве MAE маанилеринин физикалык йүк биримини таблицада ачыкча белиртмемиштир; бу неденле маанилер ширетүү маалымат өлчегинде маанилендирилмелидир.

Орточолама мутлак ката:

\[ MAE=\frac{1}{NH}\sum_{i=1}^{N}\sum_{h=1}^{H}|y_{i,h}-\hat{y}_{i,h}| \]

Белирлеме катсайжылуулук:

\[ R^2=1-\frac{\sum_{i=1}^{N}\sum_{h=1}^{H}(y_{i,h}-\hat{y}_{i,h})^2}{\sum_{i=1}^{N}\sum_{h=1}^{H}(y_{i,h}-\bar{y})^2} \]

R² маании 1’е йаклаштыкча модель гөзленен дегишимин дагы чоң бөлүмүнү ачыкламактадыр. Негатиф R², модельин орточо маани болжолунден бменен алсыз калабилдигини гөстерир.

Бир пайдубал моделье ылайык салыштырмалуу жакшыртуу мындайча эсептелген:

\[ RI=\frac{M_{baseline}-M_{model}}{M_{baseline}}\times100\% \]

Бурада М, MAPE, RMSE вейа MAE гиби дагы дүшүк олмасы тержих едмененн бир ката өлчөмүдүр.

GEFCom2014 натыйжалары не көрсөтөт?

GEFCom2014 үстүндө эң төмөн MAPE маании %7,76 менен LocalOnly модельинде алынган. Сейрек эшиклы там EEMD-DCA-GRU-SG модельи %7,90 MAPE менен икинжи күчтүү натыйжа грубунда йер алмыш ве EEMD-GRU, GRU, Informer ве PatchTST модельлеринден дагы дүшүк ката үретмиштир.

Сонучлар ики айры месаж вермектедир. Биринжиси, EEMD кийинсында канал кайра калибрлөөсү бенжхмарк догрулугуну артырабилмектедир. Икинжиси, там күресел-жергиликтүү бирлешим хер заман ен ийи түзүм дегилдир. Ен ийи натыйжа, йалнызжа локалдык жолу кулланан абласйон модельинден гелмиштир.

Параметре ве эсептөө натыйжалуулуклилиги насылдыр?

Сейрек эшиклы там модель, Informer’ын болжол менен онда биринден дагы аз параметрейле дагы дүшүк бенжхмарк MAPE маании үретмиштир. Буга каршы EEMD ве канал кайра калибрлөөсү, пайдубал GRU’йа ылайык окутуу ве инференция чыгымини артырмыштыр. Ошондой эле таблицада маалыматлен окутуу убакытлери ошол эле иш истасйонунда өлчүлмүш олса да донаным айрыкчари изилдөөдө айрынтылы катары билдирилмемиштир; бу неденле убакытлер ар түрдүү системалере догрудан твакцинанмамалыдыр.

Абласйон тажрыйбалари ханги компонентин етчопои олдугуну көрсөтөт?

LocalOnly модельи EEMD-GRU’йа ылайык MAPE мааниини орточо 0,579 йүзде пуан азалтмыш ве жупташтырылган т-тестнде п = 0,0063 сонужу вермиштир. Сейрек эшиклы там модельде орточо азалма 0,438 йүзде пуан, салыштырмалуу жакшыртуу %5,21 ве п = 0,0051 катары билдирилген. Йогун NoSparse модельин иймененшмеси йалнызжа 0,135 йүзде пуандыр ве статистикалык жактан маанилүү булунмамыштыр; п = 0,2061.

Бирок тажрыйбалар йалнызжа беш растгеле башлангыжа дайанмактадыр. Йазар, Wilcoxon тестинин беш үлгүле чектелген чөзүнүрлүге сахип олдугуну ве истатистиксел сыноолорун тартиплама тутарлылыгы менен етки чоңлүклерийле бирликте йорумланмасы геректигини ачыкча белиртмектедир.

PJM натыйжалары модельин генелленебилирлиги хаккында не сөйлемектедир?

Изилдөө метни, дагы капсамлы тамамлайыжы натыйжаларда AEPOPT-пре үчүн сейрек дарбазалы EEMD-DCA-GRU-SG модельинин эң төмөн RMSE мааниини вердигини билдирмектедир. Бирок бу модельин сөз конусу сандык RMSE маании ана белгеде йер алан өзет Табло 3 үчүнде гөстерилмемиштир. Бу неденле текстдеки тартиплама актарылабилир, бирок ексик маани болжол едилмемелидир.

PJM табылгалары модельин евренсел үстүнлүк сторламадыгыны көрсөтөт. Айрыштырма базы бөлгелерде түзүмдүк ката өлчүтлерини иймененштириркен базы бөлгелерде йалын GRU вейа йалнызжа EEMD кулланан модель дагы башарылыдыр. Канал кайра калибрлөөунун йарары йүк аланына ве дмаание бторлыдыр.

Канал маани графиги не көрсөтөт?

Сейрек эшиклы модельин канал маанилүүлүгү графигинде IMF ве артык каналдарын чоң бөлүмү йүксек тутулма пуанлары алмыштыр. Өзелликле IMF5, калдык компонент, IMF4 ве IMF6 үст тартипларда гөрүнмектедир. Күн ичиндеги дөнгүйү темсил еден саат синус ве косинус айрыкчари де йүксек маани казанмыштыр.

Хафдиагнозн гүнү кодлары дагы дүшүк пуан алмыштыр. График аркылуу болжол менен катары wеекдай_син каналынын сыфыра олдукча йагымн, wеекдай_жос каналынын болсо дигер заман айрыкчаринден айкын бичимде дүшүк олдугу гөрүлмектедир. Бу натыйжа, фиттед модель үчүнде EEMD компоненттери ве күнүмдүк циклнүн жумалык кодлара кыйасла дагы фазала корундугуну көрсөтөт; бирок маани пуанлары каузалдык етки вейа генел гечер физикалык маани катары йорумланмамалыдыр.

Тахмин графиклери модель давранышыны насыл ачыкламактадыр?

168 ырааттуу тест адымындаки жылма бир саатлик болжол графиги, EEMD табанлы модельлерин төмөн жыштыктагы йүк егилимини GRU ве Informer’а ылайык дагы дүзенли изледигини көрсөтөт. Буга каршы болжол менен 75-100. тест кадамдары арасындаки ылдам ве йүксек амплитудали дегишимлерде бүтүн модельлерин мутлак каталары йүкселмектедир.

24 саатлик үлгү болжол графигинде EEMD-GRU ве EEMD-ДЖА-GRU дагы йумушак егрмененр өндүрүүтедир. Бу йумушатма, генел гүнлүк егилимин йакаланмасына йардымжы олуркен герчек серидеки кескин саатлик тепе ве чукурларын ексик темсил едилмесине де йол ачабилмектедир. График, модельин хер болжол саатинде үстүн олдугуну дегил, дагы туруктуу ве дүшүк жыштык одаклы болжоллер үреттигини дестмуунектедир.

Чеврим ичи ве каузалдык кулланымда не олмуштур?

Ана тажрыйбаларде EEMD, маалымат хронологиялык катары окутуу, валидация ве тест күмелерине айрылдыктан кийин хер күме үстүндө колдонулган. Бу йаклвакцинам, нормализасйон ве ажыратуу айарларынын ар түрдүү маалымат күмелери арасында бирликте өгренилмесини өнлемектедир; бирок хер болжол анында йалнызжа гечмиш гөзлемлерин кулланылабилдиги каты онлайн системале ошол эле дегилдир.

Йазар, бу чектелгенлыгы инжелемек үчүн йалнызжа болжол анына катар олан тарихсел өн еки кулланан кичинекей бир каузалдык EEMD тажрыйбаи герчеклештирмиштир:

Бу диагноз тажрыйбаи, гүнлүк аралыкларла сечмененн 30 болжол башлангыжы ве йалнызжа 10 EEMD топлулук денымдуулукесийле түзүмлмыштыр. Тек йөнлү ешлештирилмиш Wilcoxon сыноолору ики ДЖА варйанты үчүн де маанилүү булунмамыштыр. Ошондуктан офлайн бенжхмарк башаржылуулук каты каузалдык онлайн колдонмойа догрудан актарылмамактадыр.

Изилдөөнүн дестекледиги натыйжалар нелердир?

• EEMD кийинсында канал кайра калибрлөөсү GEFCom2014 бенжхмарк маалыматсинде болжол катасыны азалтабилмектедир.
• Йерел убакыттык канал жолу, бенжхмарк тажрыйбаинде ен күчтүү бирейсел тактык салымыны сторламыштыр.
• Сейрек эшик, там күресел-жергиликтүү модельде тыгыз дарбазайа ылайык дагы ийи натыйжа вермиш ве канал дүзейинде йорумланабилир бастырма сторламыштыр.
• Өнермененн модельлер, Transformer табанлы салыштыруулардан айкын бичимде дагы аз окутула турган параметр кулланмыштыр.
• EEMD табанлы ыкмалер базы PJM алт күмелеринде RMSE ве R² натыйжаларыны иймененштирмиштир.

Изилдөө нейи далилдебейт?

• Өнермененн модельин бүтүн електрик тармаклеринде вейа бүтүн маалымат сетлеринде ен ийи ыкма олдугу канытланмамыштыр.
• Там сейрек дарбазалы модель бенжхмарк үстүндө эң төмөн катайы вермемиштир; LocalOnly дагы башарылыдыр.
• Чеврим дышы EEMD натыйжалары реалдуу убакыттуу онлайн башары каныты дегилдир.
• Модел Түркия електрик системаи үстүндө ырасталган эмес.
• Изилдөө економик тасарруф, өндүрүш чыгымы дүшүшү вейа саха ишлетме башаржылуулук өлчмемиштир.
• Оласылыксал болжол вейа болжол белирсизлиги аралыклары маанилендирилмемиштир.
• Канал маани пуанлары физикалык каузалдыклик каныты дегилдир.
• Беш кокус башталыштан алынган истатистиксел натыйжалар кең үлгүлемли бир аныксыздык анализи йерине гечмез.

Гүчлү йөнлер ве чектелгенлыклар нелердир?

Гүчлү йөнлер:

• Модел компоненттеринин еткиси GlobalOnly, LocalOnly, тыгыз дарбаза ве сейрек дарбаза абласйонларыйла айры айры изилденген.
• Бенжхмарк маалымат сетине ек катары ар түрдүү дмаанилере айрылан герчек PJM жүк катарлары колдонулган.
• Сонучлар беш растгеле башлангыжын орточо ве стандарттык четтөөларыйла рапорланмыштыр.
• Догрулукла бирликте параметре, окутуу мөөнөтү ве инференция мөөнөтү каршылаштырылмыштыр.
• Йазар, модельин башаржылуулукз вейа чектелген калдыгы PJM ве каузалдык онлайн натыйжаларыны да ачыкча сунмуштур.

Темел чектелгенлыклар:

• Изилдөө рецензиядан өтпөгөн препринт.
• Ана EEMD протоколү каты онлайн каузалдык ажыратууйла ошол эле дегилдир.
• Неденсел өн ек тажрыйбаинде ДЖА варйантлары EEMD-GRU’йу гечмемиштир.
• EEMD ишлеми хам GRU модельлерине ылайык ек өн ишлеме чыгыми йаратмактадыр.
• PJM тажрыйбалари йалнызжа ЖЕ ве AEPOPT аланларыйла чектелген.
• PJM маалыматсинде аба өзгөрмөлөрү кулланылмамыштыр.
• Истатистиксел салыштыруу йалнызжа беш растгеле башлангыжа дайанмактадыр.
• Тамамлайыжы PJM таблицасундаки базы натыйжаларын сандык маанилери ана белгеде маалыматлмемиштир.
• Код, ишленмиш маалымат бөлүмлери ве окутуули модельлер догрудан шилтемейла йайымланмамыш; авторын макул талеп үзерине сунабмененжеги белгиленген.

Изилдөөнүн Йөнтеми ве Булгулары

Деней дүзенинин текник өзети

Каршылаштырылан модельлер

• Орточолама, убакытклилик ве сон гүн мааниини кулланан наиф болжолжмененр
• XGBoost
• GRU, LSTM ве CNN-LSTM
• Informer ве PatchTST
• EEMD-GRU
• EEMD кулланылмадан чалышан DCA-GRU-SG
• GlobalOnly ве LocalOnly абласйонлары
• Йогун EEMD-ДЖА-GRU
• Сейрек эшиклы EEMD-DCA-GRU-SG

Ана табылгаларын текник өзети

• Бенжхмарк догрулугу: LocalOnly модельи GEFCom2014 үстүндө %7,76 MAPE, 16,60 RMSE, 12,28 MAE ве 0,9005 R² елде етмиштир.
• Там сейрек модель: EEMD-DCA-GRU-SG %7,90 MAPE ве 16,78 RMSE үретмиштир.
• Айрыштырма еткиси: EEMD-GRU, хам GRU’йа ылайык MAPE’де чектелген; RMSE, MAE ве R² өлчүтлеринде дагы айкын иймененшме сторламыштыр.
• Йерел йолун еткиси: LocalOnly, GlobalOnly ве ики бирлчек варйанттан дагы дүшүк ката вермиштир.
• Сейрек эшикнын еткиси: Там бирлчек модельде сейрек дарбаза, йогун варйантын MAPE мааниини %8,20’ден %7,90’а дүшүрмүштүр.
• Параметре натыйжалуулуклилиги: Там сейрек модель 167,5 бин параметре кулланыркен Informer 2,41 милйон, PatchTST 615,5 бин параметре кулланмыштыр.
• PJM сынырлары: ЖЕ-пре ве ана AEPOPT-пре өзетинде GRU; ЖЕ-пост’та йогун EEMD-ДЖА-GRU; AEPOPT-пост’та EEMD-GRU дагы башарылыдыр.
• Чеврим ичи сыныр: Неденсел өн ек тестинде ДЖА варйантлары EEMD-GRU’йа ылайык маанилүү бир иймененшме үретмемиштир.

Уйгулама ачжылуулукндан натыйжа

Изилдөө, кыска мөөнөттүү жүк болжолунде модель чоңлүгүнү артырмак йерине сигнал түзүмүны ажыратуунын ве гириш каналдарыны сечижи бичимде алсызлатманын етчопои олабмененжегини көрсөтөт. Ошентсе да ен ийи бенжхмарк түзүм, өнермененн там күресел-жергиликтүү модель дегил, йалнызжа локалдык кайра калибрлөө йолудур. Бу дурум дагы кармвакцинак бирлешимин отоматик катары дагы ийи натыйжа вермедигини ортайа коймактадыр.

Реалдуу убакыттагы колдонмо үчүн модельин йалнызжа гечмиш маалыматтари кулланан жылма вейа пенжере базлы EEMD менен йениден егитилмеси герекир. EEMD эсептөө йүкүнүн, маалымат гелдиги анда болжол үретмеси герекен системалерде ошондой эле өлчүлмеси зорунлудур. Изилдөөнүн мевжут натыйжалары офлайн бенжхмарк башаржылуулукны дестмуунекте, бирок хазыр бир саха системаи вейа реалдуу убакыттуу ишлетме башаржылуулук сунмамактадыр.

Булак жана метод эскертүүсү

• Изилдөөнүн там өзгүн ады: Дежомпоситион-Аwаре Жханнел Режалибратион фор Лигхтwеигхт Схорт-Терм Лоад Форежастинг
• Йазар: Жиезхуо Зханг
• Йазар тартипламасы: Тек авторлы изилдөө
• Еш биринжи автор: Булунмамактадыр.
• Сорумлу автор: Жиезхуо Зханг
• Курум: Сжхоол оф Ынформатион Сжиенже анд Енгинееринг, Еаст Жхина Университй оф Сжиенже анд Тежхнологй, Схангхаи 200237, Жхина
• DOI:10.2139/ssrn.7192485
• Дерги: Хакемли бир журнал билгиси булунмамактадыр.
• Йайын платформау: SSRN
• Платформ ишлетмежиси: Елсевиер Ынж.
• Йайын йылы: 2026
• SSRN кайыт тарихи: 27 Теммуз 2026
• Ширетүү түрү: Моделлеме ве маалымат анализи ичерен препринт изилдөө изилдөөсы
• Хакемлик дуруму: Бул изилдөө бир препринттир ве рецензиядан өткөн эмес.
• Ресмî изилдөө шилтемесы:SSRN расмий изилдөө сайфасы

Бу Түркче ачыклама, йүкленен изилдөөнүн метни, формулалери, таблицалары, архитектура шемасы, ажыратуу графиклери, абласйон натыйжалары, PJM салыштыруулары, канал маанилүүлүгү графиги ве болжол гөрселлери инжеленерек даярдалган. Изилдөөдө булунмайан йени бир тажрыйба сонужу, билимсел башары иддиасы вейа дыш ширетүүтан алынмыш билимсел табылга екленмемиштир. Дыш ширетүү контролү йалнызжа DOI, SSRN тарихи, платформа ве жарыялоо дуруму гиби библийографик кимлик билгмененринин догруланмасы үчүн колдонулган.

Изилдөөнүн башлыжа чектелгенлыклары; хакем баалоосинден гечмемеси, ана EEMD баалоосинин каты онлайн каузалдык протоколле ошол эле олмамасы, каузалдык префикс тестинде ДЖА казанжынын догруланмамасы, EEMD’нин эсептөө чыгыми, йалнызжа ики PJM аланынын кулланылмасы, PJM тажрыйбаларинде хава маалыматсинин булунмамасы ве истатистиксел тажрыйбаларин беш кокус башталышла чектелген олмасыдыр.

Йазар, херханги бир рекабет еден финансал чыкар вейа кишболсол илишки билдирмемиш ве изилдөөнүн каму, коммерциялык йа да кâр амажы гүтмейен фон курулушларындан өзел бир дестек алмадыгыны белиртмиштир. GEFCom2014 ве PJM Дата Минер маалыматтари камуйа ачык ширетүүлардан алынмыштыр; ишленмиш маалымат бөлүмлери, код ве окутуули модель чыктыларынын макул талеп үзерине сунулабмененжеги ифаде едилмиштир.

Изилдөөнүн жасалма интеллект бейанына ылайык OpenAI ChatGPT ве Codex; дил иймененштирмеси, код инжелемеси, белге бичимлендирмеси ве тутарлылык контролдоринде колдонулган. Йазар, жасалма интеллект дестекли чыктылары кийиндан гөзден гечирип дүзенледигини, эксперименттик ишлемлери ве натыйжалары бторымсыз катары догруладыгыны ве жарыялооын ичеригине илишкин суроомлулугу үстлендигини билдирмиштир.