Deep Neural Networkを用いた中期電力需要予測

摘要

中期(1日先～1年先)の電力需要予測を正確に行うことで発電用燃料の消費や系統メンテナンス，また，中期的な運用計画をより効率的に行うことが可能である．そのため、予測誤差を少しでも抑えられるように様々なAIや統計的分析などの手法が研究されている．この問題に対して近年，音声認識や画像認識など，多岐に渡る分野で注目を集めている機械学習手法 Deep Learningを応用できるのではないかと考えた．そこで本研究ではこのDeep Learningを用いて順伝播型のDeep Neural Networkモデルを構築し，これを中期予測問題の1つである東京の翌月最大電力需要予測に応用した．先行研究では同問題に対しNeural Networkによる予測を行っていたが，その予測誤差は～10%であった．一方，Deep Neural Network用いることで予測誤差は5％程度に，更に，季節性を考慮してネットワークを構築することで2％未満となり，本研究を通してDeep Learningが中期電力需要予測に対して有効であることを確認した．