Chinese content面向电网的 AI 数据中心概率负荷预测基准
拿 448 张 GPU 的真实功耗数据做负荷预测基准,LightGBM 校准后覆盖率从 63.4% 提到 87.3%,备用成本省近 10%,做电力调度或数据中心运维的可以看看。
拿 448 张 GPU 的真实功耗数据做负荷预测基准,LightGBM 校准后覆盖率从 63.4% 提到 87.3%,备用成本省近 10%,做电力调度或数据中心运维的可以看看。
用 GNN 做负荷预测的可以先看看,论文给了三个参照模型加重连测试,帮你判断图结构到底有没有用,还是只是参数共享在起作用。
For those working on grid management or energy forecasting, this paper provides a detailed comparison of models for peak-aware short-term load forecasting, which is crucial for congestion management and asset protection.
这篇论文用行为条件化神经过程做家庭用电预测,比基线方法MAE降了7.9%,特别适合处理不同家庭的用电习惯差异。