データサイエンスによる需要家エネルギーマネジメント入門

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：SMF25022

グループ名：【D】産業応用部門 スマートファシリティ研究会

発行日：2025/7/29

タイトル(英語)：Introduction to Consumer Energy Management by Data Science

著者名：河村 勉(叡啓大学)

著者名(英語)： Tsutomu Kawamura(Eikei University of Hiroshima)

キーワード：エネルギーマネジメント,需要家,電力需要予測,最適運転計画,生成ＡＩ,energy management,consumer,power demand forecasting,optimal operation planning,generative AI

要約(日本語)：初心者向けに、データサイエンスによる需要家エネルギーマネジメントの解析手法を紹介する。生成AIを活用し、最小限のコーディングで電力需要予測（重回帰分析）とエネルギー機器の最適運転計画（数理最適化）を行うプログラムの作成方法を解説する。

要約(英語)：Analytical methods for consumer energy management using data science are introduced for beginners. Power demand forecasting using multiple regression analysis and optimal operation planning of an energy system using mathematical optimization are implemented with minimal programming by leveraging generative AI and open-source tools. Key considerations in the analysis of energy management are also described.

本誌：2025年8月1日スマートファシリティ研究会

本誌掲載ページ：29-33p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,552Kバイト