要旨: 電力網のカーボンフットプリントを正確かつ最新の状態で予測することは、有効な製品カーボンフットプリント（PCF）算定と、情報に基づく脱炭素化の意思決定のために重要である。しかし、電力網のカーボン・インテンシティは高い非定常性を示しており、既存の手法は周期的かつ振動的なパターンを効果的に活用することにしばしば苦戦する。さらに、これらの手法は、欠損データや不整合などの不規則な外生入力に直面すると性能が低下する傾向がある。これらの課題に取り組むために、本稿では外生要因に対応できる頑健な学習スキームを備えた、周波数を意識した時系列トランスフォーマーであるFTimeXerを提案する。FTimeXerは、高速フーリエ変換（FFT）に駆動された周波数ブランチと、ゲート付き時刻—周波数融合を組み合わせることで、多スケールの周期性を効果的に捉えることを可能にする。また、整合性正則化と組み合わせた確率的な外生マスキングを採用しており、これにより見せかけの相関を低減し、安定性を高める。3つの実世界データセットで実施した実験では、強力なベースラインに対して一貫した改善が示された。その結果、これらの改善により、格子（グリッド）のカーボン係数のより信頼性の高い予測が可能となり、有効なPCF算定および脱炭素化に関する情報に基づく意思決定に不可欠となる。
FTimeXer：外生変数を備えた周波数対応型タイムシリーズ・トランスフォーマによる頑健な炭素フットプリント予測
arXiv cs.LG / 2026/4/6
📰 ニュースSignals & Early TrendsIdeas & Deep AnalysisModels & Research
要点
- 本論文は、非定常な炭素強度パターン下で電力網の炭素フットプリントをより正確に予測することを目的とした、周波数対応型タイムシリーズ・トランスフォーマ「FTimeXer」を提案する。
- 既存手法よりも効果的に多スケールの周期的・振動的挙動を捉えるために、FFT駆動の周波数ブランチと、ゲート付きの時刻-周波数融合を組み合わせる。
- 欠損や不整合（アライメントずれ）などの不規則な外生入力に対処するため、FTimeXerは確率的な外生マスキングと、一貫性の正則化を用いて頑健性を高め、見かけの相関（スパリアスな相関）を低減する。
- 実世界の3つのデータセットでの実験により、強力なベースラインに対して一貫した改善が報告されており、より信頼性の高い系統の炭素係数予測につながる。
- より信頼できる炭素係数予測は、製品カーボンフットプリント（PCF）会計の正確化や、脱炭素に向けた意思決定の改善を可能にする重要な要素として位置づけられている。
