規則性がない電力使用量を新たな手法から予測

大阪ガス株式会社と共同で、一般家庭の電力使用量を予測する手法について研究を行っています。電力の安定供給のために、電力会社には顧客の電力使用量を予測して需要と供給を均衡させることが求められます。しかしながら、特に一般家庭の電力使用量については、その変動の不規則性ゆえ、汎化性能の高い予測モデルを家庭ごとに作ることは困難です。

そこで本研究では、新たなモデルベース時系列クラスタリング手法を開発し、「使用パターンの近い顧客グループに分割しつつ、それぞれのグループに対して予測モデルを推定する」というアプローチによって高精度な予測をめざしています。2022年度の研究成果をまとめた論文は、機械学習・パターン認識に関するトップジャーナルの一つであるPattern Recognitionに掲載されました。 また、2023年度には新たなアルゴリズムを開発し、より広いクラスの時系列モデルでのクラスタリングについても高速実行を可能としました。