高圧スマートメーターのBルートデータを利用した機械学習AIによる電力予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 7-098

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): Power Forecasting with Machine Learning AI using B-Route Data of Smart Meters for High Voltage Consumers

著者名: 武村順三（中部電気保安協会）,柿山竜治（中部電気保安協会）,楠田知弘（中部精機）,藤岡浩司（大崎電気工業）,関口寛敏（大崎電気工業）

著者名(英語): Junzou Takemura (Chubu Electrical Safety Services Foundation),Ryuji Kakiyama (Chubu Electrical Safety Services Foundation),Tomohiro Kusuda (Chubuseiki),Kohji Fujioka (OSAKI ELECTRIC),Hirotoshi Sekiguchi (OSAKI ELECTRIC)

キーワード: 高圧スマートメーター|Bルートデータ|機械学習AI|電力予測|カーボンニュートラル|RMSE|Smart Meters for High Voltage Consumers|B Root Data|Machine Learning Artificial Intelligence|Power Forecasting|Carbon neutral|Root Mean Squared Error

要約(日本語): エネルギーコストは地政学的な影響によって著しく高騰して政府の対策が功を奏しているが予測困難な状況にある。さらにカーボンニュートラルも喫緊の課題で合理的なエネルギー利用が益々必要である。合理的に電気エネルギーを利用するためには電力使用量の可視化と電力予測の重要性が各所から報告されている。電力使用量は気温との相関が高いことも報告されている。2022年7月から約1年間電力使用量（高圧Bルートデータ）と気温と湿度，気圧の気象データを収集してこれを活用した電力予測をした。2種類の気象データに基づき電力予測を比較したところアメダスデータを利用した場合の正答率は93.2%で，現地の気象センサでは正答率が92.5％となった。

本誌掲載ページ: 158-159 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 542 Kバイト