TrustEnergy: A Unified Framework for Accurate and Reliable User-level Energy Usage Prediction

📄 arXiv: 2601.13422v1 📥 PDF

作者: Dahai Yu, Rongchao Xu, Dingyi Zhuang, Yuheng Bu, Shenhao Wang, Guang Wang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-01-19

💡 一句话要点

TrustEnergy：用于精准可靠用户级能源使用预测的统一框架

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 能源预测 用户级预测 时空图神经网络 不确定性量化 共形预测 智能电网 电力调度

📋 核心要点

  1. 现有能源预测方法忽略了用户间的空间相关性，且难以扩展到个性化预测，限制了用户级预测的精度。
  2. TrustEnergy框架通过分层时空表示模块和序列共形分位数回归模块，提升预测精度并量化不确定性。
  3. 实验结果表明，TrustEnergy在预测精度和不确定性量化方面均优于现有方法，分别提升了5.4%和5.7%。

📝 摘要（中文）

能源使用预测对于电网管理、基础设施规划和灾害响应等现实应用至关重要。虽然已经提出了许多深度学习方法来执行此任务，但它们大多忽略了家庭之间重要的空间相关性，或者无法扩展到个性化预测，从而降低了其在精确细粒度用户级别预测方面的有效性。此外，由于极端天气事件等各种因素导致能源使用的动态性和不确定性，量化不确定性以实现可靠的预测也至关重要，但现有工作尚未充分探索这一点。在本文中，我们提出了一个名为TrustEnergy的统一框架，用于准确可靠的用户级能源使用预测。TrustEnergy包含两个关键技术组件：（i）一个分层时空表示模块，通过一种新颖的内存增强时空图神经网络有效地捕获宏观和微观能源使用模式；（ii）一个创新的序列共形分位数回归模块，用于动态调整不确定性边界，以确保随时间的有效预测区间，而无需对底层数据分布做出强假设。我们通过与佛罗里达州的一家电力供应商合作实施和评估了我们的TrustEnergy框架，结果表明，与最先进的基线相比，我们的TrustEnergy在预测精度方面提高了5.4%，在不确定性量化方面提高了5.7%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决用户级能源使用预测的准确性和可靠性问题。现有方法主要存在两个痛点：一是忽略了用户之间的空间相关性，导致预测精度不高；二是未能充分量化预测的不确定性，使得预测结果的可靠性不足，尤其是在能源使用具有动态性和不确定性的情况下（如极端天气）。

核心思路：论文的核心思路是构建一个统一的框架，同时考虑空间相关性和不确定性量化。通过分层时空表示模块捕获用户之间的宏观和微观能源使用模式，利用序列共形分位数回归模块动态调整不确定性边界，从而实现更准确和可靠的预测。这样设计的目的是为了更全面地建模能源使用的复杂性，提高预测的实用价值。

技术框架：TrustEnergy框架包含两个主要模块：1) 分层时空表示模块：该模块使用内存增强时空图神经网络，从宏观和微观两个层面捕获能源使用模式。宏观层面关注区域整体的能源消耗趋势，微观层面关注个体用户的能源使用习惯。2) 序列共形分位数回归模块：该模块用于动态调整预测结果的不确定性边界，确保预测区间的有效性。该模块不依赖于对数据分布的强假设，能够适应能源使用的动态变化。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个统一的框架，将空间相关性建模和不确定性量化相结合。具体来说，内存增强时空图神经网络能够有效地捕获复杂的时空依赖关系，而序列共形分位数回归模块则提供了一种无需强假设的可靠不确定性量化方法。与现有方法相比，TrustEnergy能够更全面地建模能源使用的复杂性，从而提高预测的准确性和可靠性。

关键设计：在分层时空表示模块中，内存增强图神经网络的设计是关键。该网络利用外部记忆模块来存储和检索历史能源使用模式，从而增强了对时空依赖关系的建模能力。在序列共形分位数回归模块中，共形预测算法的选择和参数调整是关键。该算法能够根据历史预测误差动态调整预测区间的大小，从而保证预测区间的覆盖率。

📊 实验亮点

TrustEnergy框架在与佛罗里达州电力供应商合作的实验中表现出色，与最先进的基线方法相比，预测精度提高了5.4%，不确定性量化方面提高了5.7%。这些结果表明，TrustEnergy能够更准确地预测用户级的能源使用情况，并提供更可靠的预测区间，从而为实际应用提供更有价值的信息。

🎯 应用场景

TrustEnergy框架可应用于智能电网管理、基础设施规划和灾害响应等领域。通过准确预测用户级的能源使用情况，电力公司可以更有效地进行电力调度和资源分配，降低能源浪费。在基础设施规划方面，可以为新建住宅或商业区提供更合理的能源供应方案。在灾害响应中，可以预测受灾区域的能源需求，为救援工作提供支持。该研究有助于提高能源利用效率，降低运营成本，并提升社会应对突发事件的能力。

📄 摘要（原文）

Energy usage prediction is important for various real-world applications, including grid management, infrastructure planning, and disaster response. Although a plethora of deep learning approaches have been proposed to perform this task, most of them either overlook the essential spatial correlations across households or fail to scale to individualized prediction, making them less effective for accurate fine-grained user-level prediction. In addition, due to the dynamic and uncertain nature of energy usage caused by various factors such as extreme weather events, quantifying uncertainty for reliable prediction is also significant, but it has not been fully explored in existing work. In this paper, we propose a unified framework called TrustEnergy for accurate and reliable user-level energy usage prediction. There are two key technical components in TrustEnergy, (i) a Hierarchical Spatiotemporal Representation module to efficiently capture both macro and micro energy usage patterns with a novel memory-augmented spatiotemporal graph neural network, and (ii) an innovative Sequential Conformalized Quantile Regression module to dynamically adjust uncertainty bounds to ensure valid prediction intervals over time, without making strong assumptions about the underlying data distribution. We implement and evaluate our TrustEnergy framework by working with an electricity provider in Florida, and the results show our TrustEnergy can achieve a 5.4% increase in prediction accuracy and 5.7% improvement in uncertainty quantification compared to state-of-the-art baselines.