{"product_id":"ieej-zt20253-077","title":"拡散モデルを用いた家庭電力需要データの生成","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-077\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】令和7年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2025\/03\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eGeneration of Household Electricity Demand Data Using Diffusion Model\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e佐川大志（東京大学）,田中謙司（東京大学）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eDaishi Sagawa (The University of Tokyo),Kenji Tanaka (The University of Tokyo)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e生成AI|拡散モデル|家庭電力需要|Generative AI|Diffusion Model|Household Electricity Demand\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e家庭の電力需要データの利活用におけるプライバシー保護を目的に，拡散モデルを用いた擬似データ生成手法を開発した。複数の需要家IDを埋め込み，気温や曜日，祝日などの外的要因を条件付けしながら，1日単位の需要パターンを学習・生成する。学習期間中のコロナ影響により，生成データの累計需要は実データと比較してやや増加したが，ランダムフォレストを用いた予測精度に大きな差は見られず，実データに近い検証が可能であることが示唆された。本手法により，家庭の電力需要データを公開せずとも，研究開発やモデル検証に活用できる擬似データ\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ: \u003c\/strong\u003e121-123 p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e624 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46474960109807,"sku":"IEEJ-ZT20253-077-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_2085610b-0393-4e5a-8db1-0feed3f9a6aa.png?v=1747908885","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt20253-077","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}