データサイエンス研究

リサーチブリーフ

スマートメーターデータで電力需要を予測

ークラスタリングでも予測精度向上ー

松尾俊哉
監修：渡辺安虎: 特任研究員／東京大学教授
田原健吾: データサイエンス研究室長兼主任研究員
高野哲彰: 副主任研究員

2021/03/25

自社と契約している世帯の30分ごとの電力消費を示すスマートメーターの匿名化されたデータの一部を用いて、翌日の電力需要を予測するモデルを推計した。世帯ごとのデータを用いることで、集計データのみを用いる予測に対してどの程度予測精度を改善できるか検証した。その概要を紹介する。

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2021/03/25: スマートメーターデータで電力需要を予測

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