電力使用量の予測は、エネルギーの使用方法を分析する重要な研究の一環です。

これにより、電力会社は全体の使用傾向を予測し、また一般企業は効果的な電力購入計画を立てることに役立ちます。

予測方法は、古典的な手法とスマートな手法に分かれます。

古典的な方法は、過去の傾向に基づいて予測しますが、電力の使用が大きく変動する場合、予測の精度が低下する可能性があります。

問題点

1．多くの外部要因の影響：電力使用量は、天候や季節などの自然な要因だけでなく、さまざまな社会経済的な要因とも関連しています。これが電力使用量の予測モデリングの難しくします。

2．電力ネットワークの特性：短期の電力使用量は不安定であり、しかも予測が難しい非線形の特徴を持っています。これが予測の精度を下げる要因になります。

3．古典的な予測方法の制約：従来の電力使用量の予測方法は、膨大で多様な電力データを処理する際に制限があり、ユーザーの電力使用に関する要因や変動のパターンを正確に把握することが困難です。

DTEmpowerを使った時系列予測モデリングソリューション

電力使用を正確に予測してスマートな電力供給をサポートするために、このケースではデータモデリングプラットフォームDTEmpowerを活用します。

DTEmpowerには時系列予測機能があり、この機能を使ってデータ駆動による電力使用の予測モデルを構築することが可能です。

言いかえると、DTEmpowerは予測に必要なデータを用いて、電力使用の未来に向けた予測をする支援を行います。

予測モデル向けのアルゴリズムノード

予測モデルの構築フロー

1．【タイミング変数設定】

ここでは、3つの種類の変数を設定することができます。

タイミング変数は時系列モデルで時間を示す列、予測変数はモデルが予測に利用する変数、外部変数は予測変数に影響を与える他の変数です。

2．【時系列データの前処理】

ここでは、時系列データの確認を行います。

時系列モデルのトレーニングアルゴリズムはデータに厳格な要件があるため、連続的なサンプリングで時間間隔が均等であるかどうかなどを確認します。

つまり、後続の手順でエラーが生じないように、データを確認および前処理する必要があります。

予測モデルによる効果

1．電力使用量の変化を事前予測

時系列予測を使って、ユーザーの電力使用がどう変化するかを事前に予測することが可能になります。

これにより、電力を適切に供給し、スケジュールを調整するためのモデルサポートを実現します。 

2．電力システムの経済性と社会的な利益の向上

正確な電力使用予測モデルは、エネルギーの節約、発電コストの削減に寄与し、リソースの無駄を減らすことで合理的な発電計画の策定に役立ちます。

これにより、電力システム全体の経済的および社会的な利益が向上します。