平均実績値からの差分を学習用データとしたGPモデルによる電力需要予測

抄録

本稿ではガウシャンプロセス(GP)モデルに基づくノンパラメトリックな電力需要予測を検討する。GPモデルは決定すべきパラメータ数が少なく、平均関数と共分散関数によって規定されるモデルであるため、電力需要の予測値に加えて、その信頼性の尺度も得ることが可能である。過去の電力需要実績値には、その曜日・時刻における電力需要の傾向の情報が含まれていると考え、過去の電力需要実績値の曜日・時刻ごとの平均値からの差分データをGPモデルの学習用データとして用いる。関西地区を対象とした電力需要予測シミュレーションにより、本手法の有効性を確認した。