2026-04-12T03:29:44Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00209718 2025-01-19T18:25:35Z 1164:2735:10526:10527

電力需要予測に対するモデルベース時系列クラスタリングの応用 Application of Model-Based Time Series Clustering to Electricity Demand Forecasting 白瀧, 豪 今井, 貴史 河本, 薫 國政, 秀太郎 Go, Shirataki Takashi, Imai Kaoru, Kawamoto Shutaro, Kunimasa 電力事業において，電力は貯めておくことが難しいエネルギーであるため，電力需要を予測して需要と供給のバランスを整えることが必要になる．しかし，事業開始直後などは顧客数が少ないため，全顧客の需要合計を一括して予測しても，充分な精度がえられなかった．そこで，本研究では予測精度を上げることを目的とし，その達成のためにクラスタリングとクラスターごとのモデル推定を同時に行うことができる混合 ARMA モデルを用いた時系列クラスタリングを適用した．その結果，全顧客を一つの ARMA モデルで説明する場合や顧客ごとに ARMA モデルで説明する場合のどちらよりも予測精度を向上させられることが確認できた． In the electric power business, since electricity is an energy source that is difficult to store, it is necessary to forecast electricity demand to maintain a balance between supply and demand. However, due to the small number of customers immediately after the start of the business, it is often not possible to obtain sufficient accuracy by directly forecasting the total demand of all customers. In this study, in order to improve the forecasting accuracy, we applied a model-based method for time series clustering, which can simultaneously perform clustering and model estimation for each cluster. The results confirm that this method provides better prediction accuracy than both the case where one model is defined for all customers and the case where a model is defined for each customer. technical report 情報処理学会 2021-02-22 application/pdf 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 18 2021-MPS-132 1 6 2188-8833 AN10505667 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/209718/files/IPSJ-MPS21132018.pdf jpn