@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216555,
 author = {白瀧, 豪 and 今井, 貴史 and 河本, 薫 and 國政, 秀太郎 and Go, Shirataki and Takashi, Imai and Kaoru, Kawamoto and Shutaro, Kunimasa},
 issue = {9},
 month = {Feb},
 note = {電力事業において，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．電力消費は祝祭日や生活習慣の変化などの影響を受けることから時間経過によって需要パターンが変わると考えられる．そこで各時点に対してクラスターが変化するようなモデルを適用して，需要パターンの時間変化を取り込むことで予測精度を向上させられると考えた．本研究では予測精度をあげることを目的とし，モデルにスイッチング線形動的システムを仮定して，各時点における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．その結果，需要パターンの時間変化を考慮しない場合と比較して予測精度の改善が見られた．, In the electric power business, it is necessary to forecast electric power demand to balance supply and demand. For the electric power demand, consumers usually change their demand patterns over time due to, for example, holidays and changes in family composition. Therefore, it may improve the forecast accuracy to incorporate the temporal changes in demand patterns using a model that assigns time points to clusters. In this study, we adopted a switching linear dynamic system model to perform time-point clustering and model estimation simultaneously. This improved the forecast accuracy compared to the case of no switching.},
 title = {電力需要予測に対するモデルベース時点クラスタリングの応用},
 year = {2022}
}