共変量を考慮した時系列基盤モデルによる説明可能な需要（負荷）予測
arXiv cs.LG / 2026/5/1
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要点
- 本論文は、電力網のような重要インフラ用途に向けて、Time Series Foundation Models（TSFMs）に対するSHAP（Shapley Additive Explanations）の効率的な計算手法を提案し、予測の透明性を高めます。
- TSFMsがコンテキスト長や共変量の扱いに柔軟性を持つ点を活用して、時間方向および共変量のマスキング（入力を選択的に伏せる）を効率的に行い、SHAPに基づく説明をスケール可能にします。
- Chronos-2 と TabPFN-TS の2つのTSFMを、送電事業者（TSO）のためのデイアヘッド負荷予測で評価し、ゼロショットでの予測性能が、複数年のTSOデータで学習した専用Transformerに匹敵することを示します。
- 提案手法で得られる説明は既存の専門知識と整合しており、TSFMが負荷予測に天候情報やカレンダー情報を適切に利用することが示されたと報告されています。
- 総じて、本研究はSHAPのような説明可能性手法と組み合わせれば、TSFMsが運用エネルギー予測のための透明で信頼できるツールになり得ると結論づけています。
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