情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

電力需要の逼迫時のデマンドマネジメントシステムへの実現要求が高まっている。デマンドマネジメントの実現には、電力需要を予測するモデルの構築が必須である。予測モデルからデマンド制御計画の立案が容易であることから、異種混合学習技術を用いて線形モデルでのビル電力需要ツールの開発が進められている。一方で、異種混合学習は、予測モデルの構築に時間がかかり、場合分け・説明変数が適切に選択されていない場合に精度が得られないこともある。上記課題の解決のため、事前に場合分け・説明変数の選択が不要で並列処理により高速化した勾配ブースティング木を用いたビル電力需要予測方式の開発を行い、複数のビルの電力需要予測に適用し、方式の有用性を評価した。