Comparative Analysis of Zero-Shot Capability of Time-Series Foundation Models in Short-Term Load Prediction

📄 arXiv: 2412.12834v1 📥 PDF

作者: Nan Lin, Dong Yun, Weijie Xia, Peter Palensky, Pedro P. Vergara

分类: eess.SY

发布日期: 2024-12-17

💡 一句话要点

评估时间序列预训练模型在短期负荷预测中的零样本能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 时间序列预测 短期负荷预测 零样本学习 预训练模型 电力系统

📋 核心要点

  1. 短期负荷预测对电力系统至关重要，但传统方法需要大量特定任务训练数据，成本高昂。
  2. 本研究探索时间序列预训练模型（TSFM）的零样本能力，无需训练即可直接预测负荷。
  3. 实验表明，部分TSFM在零样本设置下优于传统机器学习模型，展现了TSFM在STLP领域的潜力。

📝 摘要（中文）

短期负荷预测（STLP）对于现代配电系统的运行至关重要，尤其是在电动汽车和光伏等低碳技术集成导致需求和发电不确定性增加的情况下。本研究评估了五种时间序列预训练模型（TSFM）的零样本预测能力。TSFM是一种新的STLP方法，模型无需特定任务的训练即可进行预测。我们将这些TSFM与两种经典模型——高斯过程（GP）和支持向量回归（SVR）进行比较，后者需要在特定任务的数据集上进行训练。研究结果表明，即使没有经过训练，像Chronos、TimesFM和TimeGPT这样的TSFM也能超越GP和SVR的性能。这一发现突出了TSFM在STLP中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决短期负荷预测（STLP）问题，传统方法如高斯过程（GP）和支持向量回归（SVR）需要针对特定场景进行训练，依赖大量标注数据，泛化能力有限，难以适应快速变化的需求和发电模式。

核心思路：论文的核心思路是利用时间序列预训练模型（TSFM）的零样本学习能力，即模型在没有针对特定STLP任务进行训练的情况下，直接利用预训练的知识进行预测。这种方法旨在降低对特定任务数据的依赖，提高模型的泛化能力和适应性。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择五种具有代表性的TSFM，包括Chronos、TimesFM和TimeGPT等；2) 收集或生成STLP数据集；3) 使用TSFM在零样本设置下进行预测；4) 使用GP和SVR等传统模型在相同数据集上进行训练和预测；5) 对比TSFM和传统模型的预测性能，评估TSFM的零样本能力。

关键创新：论文的关键创新在于评估了TSFM在STLP领域的零样本能力，并证明了在某些情况下，TSFM可以在没有特定任务训练的情况下超越传统模型。这为STLP提供了一种新的思路，即利用预训练模型来降低对特定任务数据的依赖，提高模型的泛化能力。与现有方法的本质区别在于，现有方法依赖于特定任务的训练数据，而该研究探索了无需训练即可进行预测的可能性。

关键设计：论文的关键设计在于选择合适的TSFM进行评估，并设计合理的实验方案来比较TSFM和传统模型的性能。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节取决于所选择的TSFM的具体实现，论文侧重于评估这些模型的整体零样本能力，而非对其内部结构进行修改或优化。评估指标可能包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

研究结果表明，在零样本设置下，Chronos、TimesFM和TimeGPT等TSFM的性能可以超越经过特定任务训练的GP和SVR模型。这突出了TSFM在STLP中的潜力，为未来的研究和应用提供了新的方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能电网、能源管理系统等领域，降低短期负荷预测对特定数据的依赖，提高预测的准确性和泛化能力。尤其在新能源渗透率高、负荷波动大的场景下，零样本预测能力具有重要价值，有助于提升电力系统的稳定性和经济性。

📄 摘要（原文）

Short-term load prediction (STLP) is critical for modern power distribution system operations, particularly as demand and generation uncertainties grow with the integration of low-carbon technologies, such as electric vehicles and photovoltaics. In this study, we evaluate the zero-shot prediction capabilities of five Time-Series Foundation Models (TSFMs)-a new approach for STLP where models perform predictions without task-specific training-against two classical models, Gaussian Process (GP) and Support Vector Regression (SVR), which are trained on task-specific datasets. Our findings indicate that even without training, TSFMs like Chronos, TimesFM, and TimeGPT can surpass the performance of GP and SVR. This finding highlights the potential of TSFMs in STLP.