東芝、深層学習とAIを利用した電力需要予測システムを開発、多地点の気象予測値を活用

2017年11月09日

一般社団法人エネルギー情報センター

新電力ネット運営事務局

東芝、深層学習とAIを利用した電力需要予測システムを開発、多地点の気象予測値を活用の写真

11月8日、東芝はAIを活用した高精度な電力需要予測システムを開発したと発表しました。深層学習を用いた需要予測を実施し、これらの予測結果値を、AIを利用して最適に組み合わせることで、高精度な需要予測を実現しています。

東芝、「第1回電力需要予測コンテスト」で最優秀賞を獲得

高精度な電力需要予測は、発電事業者が予想を上回る需要に対応するための待機運転を減らすことができ、発電効率の向上に寄与します。また、発電量が自然条件に左右される太陽光発電などの再生可能エネルギーにおいて、発電した電力を供給するか、蓄電するかといった運用をより適切に行うことができ、電力の高率的な利用が可能となります。

電力事業者は、電力供給を効率的に行うため、AIやIoTの最新技術の導入を進めています。電力需要の予測に関しては、手法と精度を競う「第1回電力需要予測コンテスト」を、東京電力ホールディングスが開催しています。

このコンテストは2017年6月25日より開始し、海外からのエントリーが全体の約4割を占めるとともに、国内外の企業、研究機関、学生も含め100件以上の応募がありました。その中で特に精度の優れていた9件を対象に、10月19日に最終審査会が実施され、6件の入賞者が決定しました(図1)。

電力需要予測コンテスト結果

図1 電力需要予測コンテスト結果 出典:東京電力ホールディングス

季節の変わり目では、気象予報を用いた需要予測手法は影響を受けやすいです。その弱点を、多地点の気象予測を用いることで成果につなげた東芝が最高の予測精度を達成、コンテストの最優秀賞を獲得しました。

その東芝が11月8日、AIを活用した高精度な電力需要予測システムを開発したと発表しました。深層学習を用いた需要予測を実施し、これらの予測結果値を、AIを利用して最適に組み合わせることで、高精度な需要予測を実現しています。

多地点の気象予測情報に基づく分析

電力の需要予測では、通常、供給エリア内の主要都市の気象予測値を参照します。そして、電力需要を予測するか、気象条件が近い過去の需要実績値を用いるのが一般的です。しかし東芝は、多地点の気象予測情報から、重要な地点を機械学習により抽出しています(図2)。

多地点の気象予測情報に基づく重要な地点の機械学習による抽出

図2 多地点の気象予測情報に基づく重要な地点の機械学習による抽出 出典:東芝

また、東芝は供給エリア内の多地点における気象予測値を作成し、気象情報と電力需要実績値の関係を効率良く機械学習させるスパースモデリング技術を開発しました。さらに、深層学習を用いた需要予測を実施し、これらの予測結果値を、AIを利用して最適に組み合わせることで、高精度な需要予測を実現しています(図3)。

スパースモデリングと深層学習を組み合わせた電力需要の予測

図3 スパースモデリングと深層学習を組み合わせた電力需要の予測 出典:東芝

この続きを読むには会員登録(無料)が必要です。

無料会員になると閲覧することができる情報はこちらです
電力の補助金

補助金情報

再エネや省エネ、蓄電池に関する補助金情報を一覧できます

電力料金プラン

料金プラン(Excel含)

全国各地の料金プラン情報をExcelにてダウンロードできます

電力入札

入札情報

官公庁などが調達・売却する電力の入札情報を一覧できます

電力コラム

電力コラム

電力に関するコラムをすべて閲覧することができます

電力プレスリリース

プレスリリース掲載

電力・エネルギーに関するプレスリリースを掲載できます

電力資格

資格取得の支援

電験3種などの資格取得に関する経済支援制度を設けています

はてなブックマークGoogle+でシェア

執筆者情報

一般社団法人エネルギー情報センターの写真

一般社団法人エネルギー情報センター

新電力ネット運営事務局

EICは、①エネルギーに関する正しい情報を客観的にわかりやすく広くつたえること②ICTとエネルギーを融合させた新たなビジネスを創造すること、に関わる活動を通じて、安定したエネルギーの供給の一助になることを目的として設立された新電力ネットの運営団体。

企業・団体名 一般社団法人エネルギー情報センター
所在地 東京都新宿区新宿2丁目9−22 多摩川新宿ビル3F
電話番号 03-6411-0859
会社HP http://eic-jp.org/
サービス・メディア等 https://www.facebook.com/eicjp
https://twitter.com/EICNET

関連する記事はこちら

仮想発電所を活用した地域の防災力強化、避難所の災害時用電源を集約制御の写真

一般社団法人エネルギー情報センター

2018年04月27日

新電力ネット運営事務局

仮想発電所を活用した地域の防災力強化、避難所の災害時用電源を集約制御

東北電力は4月、仙台市と仮想発電所(VPP)技術を活用し、地域防災力強化や環境負荷低減の実現に向けて連携すると発表しました。仙台市の太陽光発電と蓄電池を、東北電力の「VPP実証プロジェクト」におけるエネルギーリソースとして集約し、設備の稼働状況を最適制御するものとなります。

ブロックチェーンで電気自動車の充電支払い実験、住宅オーナーが充電設備を安価に導入できる可能性の写真

一般社団法人エネルギー情報センター

2018年03月05日

新電力ネット運営事務局

ブロックチェーンで電気自動車の充電支払い実験、住宅オーナーが充電設備を安価に導入できる可能性

中部電力、Nayuta、インフォテリアの3社は、中部電力の技術開発本部において、電気自動車やプラグインハイブリッド自動車の充電履歴をブロックチェーンで管理する技術の実証実験を実施すると発表しました。

日本初、蓄電池がなくても余った電気を融通するサービス、東電EPが実証試験の写真

一般社団法人エネルギー情報センター

2018年02月28日

新電力ネット運営事務局

日本初、蓄電池がなくても余った電気を融通するサービス、東電EPが実証試験

2月21日、東京電力エナジーパートナーとトヨタウッドユーホームは、「次世代スマートタウンプロジェクト」を共同で進めることに合意したと発表しました。その中で、蓄電池などの設備が無くても、余った電気を融通することができる「電気のお預かりサービス(仮称)」の実証試験を進めます。

ローソン、IoT化された店舗にコンビニ初の国産杉CLT使用、調達電力を6割削減見込みの写真

一般社団法人エネルギー情報センター

2018年01月22日

新電力ネット運営事務局

ローソン、IoT化された店舗にコンビニ初の国産杉CLT使用、調達電力を6割削減見込み

1月18日、ローソンはコンビニエンスストアとして初めて、断熱性能の高い国産杉CLTを使用した木造の環境配慮モデル店舗「ローソン館林木戸町店」をオープンすると発表しました。IoT化された店舗設備の導入などにより、外部調達する電力量を2016年度の標準的な店舗対比で約6割削減する見込みです。

日本のIoT国際競争力は世界2位、スマートエネルギー分野は3位、総務省発表の写真

一般社団法人エネルギー情報センター

2018年01月10日

新電力ネット運営事務局

日本のIoT国際競争力は世界2位、スマートエネルギー分野は3位、総務省発表

1月5日、総務省は日本のICT産業の国際競争力の強化に向けた測定指標である「IoT国際競争力指標(2016年実績)」を公表しました。日本はスマート工場では世界1位、スマートエネルギー分野は3位、総合順位で2位となりました。