안전성-충실도 트레이드오프 탐색: 확률적 시나리오를 통한 전력 시스템용 대규모 다변량 시계열 예측

확률적 예측 모델(Probabilistic forecasting models)은 서로 다른 채널 물리 법칙과 운영 제약 조건을 가진 다변량 시스템(multivariate systems)에 점점 더 많이 배치되고 있지만, 기존의 벤치마크는 이러한 속성들을 대규모로 평가하지 못하고 있습니다. 공개된 표준 다변량 벤치마크는 채널 수가 2,000개로 제한되어 있으며, 전력 시스템 벤치마크는 시간적 구조(temporal structure)가 부족하거나 확률적 평가(probabilistic evaluation)가 결여되어 있습니다. 우리는 2,000개에서 36,964개의 공동 예측 채널에 이르는 6개의 송전망을 기반으로 구축된 확률적 예측 벤치마크인 PowerPhase를 소개합니다. 이는 대중적인 표준 다변량 벤치마크보다 10배 이상 큰 규모입니다. 각 대상 궤적(target trajectory)은 AC 전력 조류(AC power-flow) 계산의 결과물이며, PowerPhase는 CRPS 및 Distortion을 보완하는 Safety_mBrier, NECV, CVaR-alpha를 포함한 제약 조건 인식 지표(constraint-aware metrics)를 함께 제공합니다. 8개의 베이스라인과 3개의 시드(seed)를 통해 실험한 결과, 분포 정확도(distributional accuracy)와 제약 조건 만족도(constraint satisfaction)가 모델의 순위를 다르게 매기는 것을 확인하였으며, 우리는 이러한 상충 관계를 안전성-충실도(safety-fidelity) 트레이드오프라고 명명했습니다. 나아가 우리는 유형별 디코딩 헤드(type-specific decoding heads)와 변수 그룹 간의 인과적 가교(causal bridge)를 갖춘 시나리오 기반 분위수 예측기(scenario-based quantile forecaster)인 PowerForge를 제안하며, 이는 모든 그리드에서 가장 높은 평균 순위를 달성했습니다.