Who should I trust? A Visual Analytics Approach for Comparing Net Load Forecasting Models
作者: Kaustav Bhattacharjee, Soumya Kundu, Indrasis Chakraborty, Aritra Dasgupta
分类: cs.HC, cs.AI, cs.LG, eess.SP, eess.SY
发布日期: 2024-07-31
备注: Accepted for publication in the proceedings of 2025 IEEE PES Grid Edge Technologies Conference & Exposition (Grid Edge)
期刊: GridEdge 2025, pp. 1-5, 2025
DOI: 10.1109/GridEdge61154.2025.10887523
💡 一句话要点
提出一种可视化分析方法，用于比较不同净负荷预测模型的性能。
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 净负荷预测 可视化分析 模型评估 能源规划 深度学习 概率预测 智能电网
📋 核心要点
- 现有净负荷预测模型评估方法难以在不同时间尺度和太阳能渗透率下进行有效对比，影响了专家对模型的信任。
- 论文提出一种基于可视化分析的应用程序，通过精心设计的可视化交互，帮助用户理解不同模型在各种条件下的性能差异。
- 通过案例研究，证明了该可视化分析工具能够有效辅助科学家进行决策，并增强对净负荷预测模型的信任。
📝 摘要（中文）
净负荷预测对于能源规划至关重要，有助于做出关于贸易和负荷分配的明智决策。然而，评估预测模型相对于基准模型的性能仍然具有挑战性，从而降低了专家对模型性能的信任度。针对此问题，迫切需要技术干预，以便科学家能够在不同时间范围和太阳能渗透水平下比较模型。本文介绍了一种基于可视化分析的应用程序，旨在比较基于深度学习的净负荷预测模型与其他概率净负荷预测模型的性能。该应用程序采用精心挑选的可视化分析干预措施，使用户能够辨别不同太阳能渗透水平、数据集分辨率以及一天中不同时段在多个月内的模型性能差异。我们还通过案例研究展示了使用该应用程序所做的观察结果，证明了可视化在帮助科学家做出明智决策和增强对净负荷预测模型信任方面的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决净负荷预测模型评估和比较的难题。现有方法难以在不同时间粒度（例如，小时、天、月）和不同太阳能渗透水平下对模型性能进行有效对比，导致专家难以信任和选择合适的预测模型。这阻碍了能源规划和决策的优化。
核心思路：论文的核心思路是利用可视化分析技术，将复杂的模型性能数据以直观的方式呈现给用户。通过交互式的可视化界面，用户可以方便地比较不同模型在不同条件下的预测结果，从而更好地理解模型的优缺点，并做出更明智的决策。这种方法旨在弥合模型预测结果与专家信任之间的差距。
技术框架：该应用程序主要包含以下几个模块：数据预处理模块（负责清洗和转换净负荷预测数据），模型性能评估模块（计算各种评估指标，如均方根误差、平均绝对误差等），可视化展示模块（利用各种图表，如折线图、散点图、热力图等，展示模型性能），以及交互控制模块（允许用户选择不同的时间范围、太阳能渗透水平和模型进行比较）。整体流程是：输入净负荷预测数据和模型预测结果，经过预处理和性能评估后，通过可视化界面呈现给用户，用户可以通过交互操作探索数据。
关键创新：该论文的关键创新在于将可视化分析技术应用于净负荷预测模型的比较和评估。与传统的基于表格或数值的评估方法相比，可视化分析能够更直观地展示模型性能的差异，帮助用户快速发现模型的优缺点。此外，该应用程序还提供了丰富的交互功能，允许用户根据自己的需求定制可视化展示，从而更好地理解模型性能。
关键设计：该应用程序的关键设计包括：选择合适的评估指标（例如，考虑使用概率预测的评估指标），设计清晰易懂的可视化图表（例如，使用折线图展示不同模型的预测曲线，使用散点图展示预测误差的分布），以及提供灵活的交互功能（例如，允许用户选择不同的时间范围和太阳能渗透水平进行比较）。具体的技术细节未知，例如损失函数、网络结构等，因为论文侧重于可视化分析的应用。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过案例研究展示了该可视化分析工具的有效性。具体性能数据未知，但案例研究表明，该工具能够帮助科学家更清晰地理解不同模型在不同条件下的性能差异，从而做出更明智的决策，并增强对净负荷预测模型的信任。该工具能够有效辅助专家进行模型选择和参数调优。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于能源规划、电力系统调度、智能电网管理等领域。通过可视化分析工具，能源专家可以更有效地评估和选择合适的净负荷预测模型，从而提高能源规划的准确性和可靠性，降低能源成本，并促进可再生能源的利用。未来，该方法可以扩展到其他类型的预测模型评估和比较中。
📄 摘要（原文）
Net load forecasting is crucial for energy planning and facilitating informed decision-making regarding trade and load distributions. However, evaluating forecasting models' performance against benchmark models remains challenging, thereby impeding experts' trust in the model's performance. In this context, there is a demand for technological interventions that allow scientists to compare models across various timeframes and solar penetration levels. This paper introduces a visual analytics-based application designed to compare the performance of deep-learning-based net load forecasting models with other models for probabilistic net load forecasting. This application employs carefully selected visual analytic interventions, enabling users to discern differences in model performance across different solar penetration levels, dataset resolutions, and hours of the day over multiple months. We also present observations made using our application through a case study, demonstrating the effectiveness of visualizations in aiding scientists in making informed decisions and enhancing trust in net load forecasting models.