汎用的手法が万能ではない時代における地理的な階層構造を用いた電力負荷予測

内容

スマートグリッド・テクノロジーの導入・展開が進んでいる現在では、多くの公益事業会社が数百万台ものスマートメーターから1時間毎に、またはそれより短い間隔で収集される大量のデータを活用できるようになっています。これには、電力利用の時間帯に応じて異なる料金体系を提供できる可能性が広がるなど、公益事業会社にとって多くのメリットがありますが、以下のようなデメリットもあります。

• 予測手法の多くが短期間で陳腐化するリスクが高まりつつある。
• 公益事業会社の予測担当者にとって「汎用的な予測モデルが万能」というの時代は過ぎ去りつつある。

本資料では、電力負荷予測のケーススタディを通して、これらの考慮事項を検討します。特に、以下の点に重点を置いています。

• 地理的な階層構造と測候所データの活用法に関する各種のアプローチが、将来の電力使用量の判断材料となる予測分析の改善にどのように貢献するかを調査する。
• 地理的な階層構造の活用がなぜ公益事業会社の必達要件となるかを実証する。

また、公益事業会社の予測担当者にとって、予測モデルの再学習を年に何度も行えるソリューションの導入が不可欠となっている理由も明らかにします。