연산 제약 적응형 전력 부하 예측
전력 부하 예측 서비스는 일일 예산 제약 하에 정확도와 연산 비용이 다른 모델 간 추론 자원을 효율적으로 배분해야 하는 문제에 직면합니다. 본 연구는 사전 호출 정보, 완전 일자 롤링 폴드, 결과 시간 엠바고, 그리고 최소 서비스 보존 규칙을 활용하여 오프라인 정책을 평가했습니다. 컨텍스트 할당 방식과 FQI(Fitted Q Iteration), Double FQI, Neural FQI를 포함한 세 가지 강화 학습 기법을 정적 예측기와 비교했습니다. 네 가지 공개 데이터셋에 대해 네 가지 예측 기간과 세 가지 예산 제약 조건에서 …