본 논문은 LSTM·Transformer 모델을 활용한 단기 전력 부하 예측 시 목표 비정상성을 해결하기 위해 델타 기반 목표 재구성 기법을 제안합니다.
제안 기법은 연속 시간 단계 간 부하 변화를 예측하여 학습 목표를 안정화하고 예측 난이도를 낮추며, 마지막 관측된 부하를 사용하여 최종 예측을 재구성합니다.
실험 결과, 시간 기준 예측에서 델타 기반 재구성은 모든 모델에서 예측 정확도를 향상시켰고, 일 기준 예측에서는 딥 시퀀스 모델에 특히 효과적이었습니다.