[3E2-GS-2g] 機械学習：異常検知と時系列モデリング

11:00 〜 11:15

[3E2-GS-2g-01] 東京電力パワーグリッドのエリア需給実績データを用いた時系列基盤モデルの性能比較分析

〇清重 一輝¹、齋藤 仁¹、田﨑 誠¹、竹内 祥人¹ (1. 株式会社大和総研)

キーワード：

時系列基盤モデル、電力需要予測、評価・検証

近年、大規模言語モデル（LLM）に代表される事前学習済み生成モデルの学術的・商用的な重要度が高まっている。 その中でも時系列基盤モデル（TSFM）は次々に新モデルが発表される一方で、性能差や適用条件について十分な整理がなされていない。 そこで本研究では、主要な公開モデルを対象に再現性の高い性能比較ベンチマークを提示する。 評価データとしては、事前学習データへの混入やデータリークの疑義を排除すべく、東京電力パワーグリッドが公開している直近のエリア需給実績データを用いた。 評価は複数の履歴長・予測長の組合せを横断し、標準的な誤差指標に加えて可視化や回帰分析を通じ、予測長の延伸や履歴長の調整が精度や推論時間、運用コストに及ぼす影響を整理した。

結果として、モデルごとの履歴長と予測長の最適バランス、長期予測における挙動の違いに関する知見を得た。 さらに、TSFMの選定・設計の最適化および実運用に資する基盤的知見を提供する。