ANNによる翌日最大電力需要予測結果のeXplainable AIによる説明の基礎検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-048

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): A Fundamental Study on Explanation of a Daily Peak Load Forecasting Result using an Artificial Neural Network by Explainable Artificial Intelligence

著者名: 田中嵩人（明治大学）,尹家輝（明治大学）,福山良和（明治大学）,飯坂達也（富士電機）,松井哲郎（富士電機）

著者名(英語): Shuto Tanaka (Meiji University),Jiahui Yin (Meiji University),Yoshikazu Fukuyama (Meiji University),Tatsuya Iizaka (Fuji Electric Co., Ltd.),Tetsuro Matsui (Fuji Electric Co., Ltd.)

キーワード: 翌日最大電力負荷予測|人工ニューラルネットワーク|説明可能AI|Local Interpretable Model-agnostic Explanations|Daily Peak Load Forecasting|Artificial Neural Network|eXplainable Artificial Intelligence|Local Interpretable Model-agnostic Explanations

要約(日本語): 電力会社は，電力供給には適切な供給予備力の確保が必要であり，このためには，翌日最大電力需要予測を高精度に予測することが必須である。これまで翌日最大電力需要予測にはArtificial Neural Network（以下，ANN）が適用されてきた。しかし，ANNは，中身がブラックボックスとなっており，近年，開発が進んでいるeXplainable Artificial Intelligence（以下，XAI）技術をANNを用いた翌日最大電力予測に適用することにより説明機能を付加することが期待できる。本論文では，MCCを用いたANNによる翌日最大電力予測の予測値の説明のため，XAI技術の一つであるLIMEを用いた説明の有効性を検討した。説明対象データに対するLIME による偏回帰係数とANN特性を比較し，LIMEによる説明が可能であることが確認できた。

本誌掲載ページ: 62-64 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 640 Kバイト