オートチューニングを用いた機械学習による電力需要予測に関する研究

抄録

近年、運用エネルギー消費量の削減に向けた効率的かつ最適な運転制御を実現するために、将来の需要をより正確に予測する機械学習モデルが求められているが、これらの予測精度は、予測モデルの構造やハイパーパラメータに大きく依存し、調整には時間と知識が必要であることが課題となっている。本報では、実データに基づく電力需要の予測モデルに複数のオートチューニング手法を適応し、精度向上とモデル構築時間の短縮を目的に、手法の違いによる予測精度を比較した。