PowerMamba: A Deep State Space Model and Comprehensive Benchmark for Time Series Prediction in Electric Power Systems
作者: Ali Menati, Fatemeh Doudi, Dileep Kalathil, Le Xie
分类: cs.LG, eess.SY
发布日期: 2024-12-09 (更新: 2025-12-20)
备注: This paper has been accepted for publication in the Journal of IEEE Transactions on Power Systems
💡 一句话要点
PowerMamba：电力系统时间序列预测的深度状态空间模型与综合基准
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 电力系统 时间序列预测 深度学习 状态空间模型 Mamba 基准测试 可再生能源 电网运行
📋 核心要点
- 电力系统面临可再生能源高比例接入带来的不确定性，传统预测方法难以满足日益增长的预测精度需求。
- PowerMamba结合状态空间模型与深度学习，设计时间序列处理模块融入外部预测，提升多元时间序列预测能力。
- 实验结果表明，PowerMamba在电力系统时间序列预测任务中，显著优于现有模型，误差降低7%，参数减少43%。
📝 摘要（中文）
电力行业正经历着由需求电气化、可再生能源整合以及新技术涌现带来的巨大变革，这使得电网更加不稳定和难以预测，从而难以维持可靠运行。为了解决这些问题，需要先进的时间序列预测模型来弥合预测结果与实际电网状态之间的差距。本文提出了一种多元时间序列预测模型，该模型结合了传统状态空间模型与深度学习方法，以同时捕获和预测多个时间序列的潜在动态。此外，我们设计了一个时间序列处理模块，将高分辨率的外部预测整合到序列到序列的预测模型中，且几乎不增加模型大小，也不损失精度。我们还发布了一个扩展数据集，涵盖五年内的负荷、电价、辅助服务价格和可再生能源发电数据。为了配合该数据集，我们提供了一个开放访问的工具箱，其中包括我们提出的模型、数据集本身以及几种最先进的预测模型，从而创建一个用于基准测试先进机器学习方法的统一框架。研究结果表明，所提出的模型在各种预测任务中均优于现有模型，将最先进的预测误差平均降低了7%，并将模型参数减少了43%。
🔬 方法详解
问题定义：电力系统时间序列预测面临着日益增长的复杂性和不确定性，传统方法难以准确捕捉电网动态变化。现有方法，如统计模型和浅层机器学习模型，在处理高维、非线性时间序列数据时表现不足，无法充分利用外部信息，导致预测精度受限。
核心思路：PowerMamba的核心思路是将传统状态空间模型与深度学习相结合，利用状态空间模型对时间序列动态进行建模，并借助深度学习强大的特征提取能力来捕获复杂的时间依赖关系。此外，通过设计专门的时间序列处理模块，将高分辨率的外部预测信息融入到模型中，从而提高预测精度。
技术框架：PowerMamba的整体框架包括以下几个主要模块：1) 数据预处理模块：对原始时间序列数据进行清洗、归一化等处理。2) 特征提取模块：利用深度学习模型（如Mamba）提取时间序列的深层特征。3) 状态空间建模模块：构建状态空间模型来描述时间序列的动态演化过程。4) 外部信息融合模块：将高分辨率的外部预测信息融入到模型中。5) 预测模块：基于提取的特征和状态空间模型，进行时间序列预测。
关键创新：PowerMamba的关键创新在于：1) 结合了状态空间模型和深度学习，充分利用了两者的优势。2) 设计了时间序列处理模块，有效融合了外部预测信息。3) 提出了一个电力系统时间序列预测的综合基准，包括数据集和评估工具。与现有方法相比，PowerMamba能够更准确地捕捉电网动态变化，并有效利用外部信息，从而提高预测精度。
关键设计：PowerMamba的关键设计包括：1) 采用Mamba作为特征提取器，Mamba是一种新型的状态空间模型，具有强大的序列建模能力。2) 设计了专门的外部信息融合模块，该模块能够自适应地调整外部信息在预测中的权重。3) 损失函数采用均方误差（MSE），并加入正则化项，以防止过拟合。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
PowerMamba在电力系统时间序列预测任务中取得了显著的性能提升。实验结果表明，PowerMamba在各种预测任务中均优于现有模型，将最先进的预测误差平均降低了7%，并将模型参数减少了43%。这表明PowerMamba在提高预测精度的同时，还降低了模型的复杂度，具有更高的实用价值。
🎯 应用场景
PowerMamba可应用于电力系统的负荷预测、电价预测、可再生能源发电预测等领域，有助于提高电网运行的可靠性和经济性。通过更准确的预测，电网运营商可以更好地进行资源调度、优化运行策略，并降低运营成本。此外，该研究提出的基准数据集和工具箱，为电力系统时间序列预测领域的研究提供了便利，促进了相关技术的发展。
📄 摘要（原文）
The electricity sector is undergoing substantial transformations due to the rising electrification of demand, enhanced integration of renewable energy resources, and the emergence of new technologies. These changes are rendering the electric grid more volatile and unpredictable, making it difficult to maintain reliable operations. In order to address these issues, advanced time series prediction models are needed for closing the gap between the forecasted and actual grid outcomes. In this paper, we introduce a multivariate time series prediction model that combines traditional state space models with deep learning methods to simultaneously capture and predict the underlying dynamics of multiple time series. Additionally, we design a time series processing module that incorporates high-resolution external forecasts into sequence-to-sequence prediction models, achieving this with negligible increases in size and no loss of accuracy. We also release an extended dataset spanning five years of load, electricity price, ancillary service price, and renewable generation. To complement this dataset, we provide an open-access toolbox that includes our proposed model, the dataset itself, and several state-of-the-art prediction models, thereby creating a unified framework for benchmarking advanced machine learning approaches. Our findings indicate that the proposed model outperforms existing models across various prediction tasks, improving state-of-the-art prediction error by an average of 7% and decreasing model parameters by 43%.