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
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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）。
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）。
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）。
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
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執筆者情報
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