講演情報
[1Yin-B-27]GRUを用いた最大電力需要予測に関する検討
〇河原 祥汰郎1、浦野 昌一1 (1. 明治大学)
キーワード：
機械学習、電力需要予測、GRU
最大電力需要とは、1日のうちで最も電力消費量が大きい瞬間の値を指し、発電設備の運用計画、予備力の確保、および送電網設計における重要な指標である。そのため、最大電力需要を高精度に予測することは，電力需給の安定化や設備の効率的な運用を実現する上で不可欠であり、電力システム全体の安定運用に直結する課題である。電力需要は気象条件の影響を強く受け、気温や湿度などの変動に伴い季節的な特性を示すことが知られている。このため、需要予測においては、季節性や天候変動を適切に考慮した特徴量設計が重要となる。そこで本稿では、時系列データの学習に適した機械学習手法であるGRUを用いて、最大電力需要の発生時刻を考慮した気象特徴量の設計が需要予測精度に与える影響について検証を行う。気象データは時別値として与えられるため、最大電力需要の発生特性を踏まえ、特定の時間帯における平均値として日次データへ集約した。さらに、集約に用いる時間帯を複数設定し、それぞれの予測結果を比較した。その結果、過去の最大電力需要発生時刻に対応する日中時間帯の平均気象値を用いた場合に、高い予測精度が得られることを確認した。