専修大学生田キャンパス内の2019年度の電力消費量の1時間単位でのデータを利用した電力需要予測を、回帰分析を用いて行った。その結果、気温、湿度、曜日、時間帯、1時間前の電力消費量を説明変数に用いて、電力需要の95%を予測することが可能なモデルを構築した。今後は学内に太陽光パネルを設置した場合の発電量を推計し、電力消費のピークを抑えるための方策やZEC（ゼロエネルギーキャンパス）の可能性を探ることを検討している。なお、このモデルでは教職員が出勤、学生が登校した直後の午前9時や入試、オープンキャンパスなどのイベントがある日の予測が外れやすくなっており、更なる改善が必要であると思われる。