講演情報
[3-B2-05]スマートメータデータを利用した世帯単位での短期電力需要予測モデルの開発
*大野 優剛1,2、本田 智則2、大西 元輝2、伊坪 徳宏1 (1. 早稲田大学、2. 国立研究開発法人産業技術総合研究所)
キーワード：
Short-Term Load Forecasting(STLF)、スマートメータ、家庭電力需要、機械学習、Transformer
世帯レベルで電力の需給バランスを調整するためには、世帯レベルでの電力需要予測が必要となる。しかし現状では、十分な精度を持った予測モデルは存在しない。本研究では、日本全国の約 10 万世帯のスマートメーター・データを活用し、家庭の短期
的な電力消費量を予測する汎用モデルを構築した。時系列の 2 次元変換や自己教師あり学習、Transformer のアーキテクチャを活用することで、既存手法を精度や拡張性、学習効率の面で上回った。
的な電力消費量を予測する汎用モデルを構築した。時系列の 2 次元変換や自己教師あり学習、Transformer のアーキテクチャを活用することで、既存手法を精度や拡張性、学習効率の面で上回った。