EaaSビジネスモデルにおける需要予測に関する一検討：トランスフォーマーモデルの適用

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE24114,PSE24114

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術/【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術合同研究会

発行日: 2024/09/16

タイトル(英語): A Study on Demand Forecasting in the EaaS Business Model: Application of Transformer Models

著者名: 高山 聡志(大阪公立大学),石亀 篤司(大阪公立大学)

著者名(英語): Satoshi Takayama(Osaka Metropolitan University),Atsushi Ishigame(Osaka Metropolitan University)

キーワード: エネルギー・アズ・ア・サービス|需要予測|トランスフォーマーモデル|深層学習|エネルギー管理|Energy-as-a-Service|Demand Forecasting|Transformer Models|Deep Learning|Energy Management

要約(日本語): 本研究は、エネルギー・アズ・ア・サービス（EaaS）ビジネスモデルにおける需要予測の精度向上を目指すものである。EaaSは、顧客にエネルギーの供給と共に、エネルギー管理や最適化サービスを提供する新しいビジネスモデルである。本研究では、トランスフォーマーモデルを用いた需要予測手法を提案し、シミュレーションを通じてその有効性を検証した。提案手法により、従来の予測手法に比べて精度が向上し、エネルギー供給の効率化が期待される。

要約(英語): This study examines using transformer models to improve demand forecasting accuracy in the EaaS business model. EaaS provides energy supply along with management and optimization services to customers. The proposed method, verified through simulations, aims to enhance forecasting accuracy and improve energy supply efficiency compared to traditional methods.

本誌: 2024年9月19日-2024年9月20日電力技術/電力系統技術合同研究会-1

本誌掲載ページ: 61-66 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,008 Kバイト