日鉄エンジニアリング株式会社，西日本工業大学，九州工業大学

電力需要予測のための気象データ活用
ひびきのAI社会実装研究会
西日本工業大学 亀井 圭史
西日本工業大学 大沢 和暉
九州工業大学 石川 眞澄
日鉄エンジニアリング 髙田 寛

Contents• 背景• 電力小売り自由化の波： 新電力会社の登場• 電力需要予測の実用性： 新電力会社の売電形態• 新電力会社「北九州パワー」： 年間需要分析(日鉄エンジ様より)• 需要変動要因「気象」： 時間天気予報XMLデータ• 人工知能（AI）：推定と回帰・予測• 電力需要予測とその結果： 人工知能手法• 西日本工業大学 / 九州工業大学• リカレントニューラルネットワーク（RNN）と時系列予測• スパースモデリングによる予測に重要な気象パラメータ同定• おわりに• Appendix： 日鉄エンジニアリングの機械学習手法
2019/12/3

気象ビジネス推進コンソーシアム

背景1 ～ 電力小売り自由化（新電力） ～• 電気事業法改正（2000年）

売電: 九電等大規模事業者のみ ⇒ 特定規模事業者も可• 電気事業法改正（2016年）

電力小売り完全自由化： 大口需要家 ⇒ 小口売電も可

供給側

受給側
電力会社
売電

新電力
購入

自社発電所

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電力市場

送電網
工場/学校/小規模事務所等
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背景2 ～ 新電力での需要予測 ～• 新電力での需要変動原因

各電力需要家と直接的な契約
電力需要家の特性に需要が左右される。
絶対的な需要家総数の小ささ
一つの需要家の影響が全需要に波及する。
売電地域のローカル性
局所的地域への売電による需要変動が大きい。

• 電力需要変動への2つの対応方法

1. スポット市場： 前日入札価格での電力購入/売電
2. 時間前市場： 当日の時間前価格での電力購入/売電

スポット市場価格が一般的には安価需要を予測してスポット市場での購入が重要
2019/12/3

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背景3 ～ 新電力会社 ～北九州市を拠点とする新電力「北九州パワー」• 需要家総数： 470件（2018年7月時点）• 需要家例： 学校，事務所，工場など• 発電 / 売電： ゴミ発電（ベース電力）+ 市場売買主要グループ：① 学校 : 32.1%② 事務所： 21.0%③ 商業施設： 20.7%④ スポーツ： 6%(日鉄エンジ様より，2018年7月期)

24時間を30分単位での需要予測が必要 / 不足時は時間前市場購入
2019/12/3

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電力需要家特徴

日鉄エンジニアリング様の分析に依る• 需要家分類ごとの電力需要(24時間移動平均合計)

特殊期間：

2019/12/3①.お盆休み、 ②.正月休み③.GW④.学校休み上記期間での予測は特別扱いで処理する必要がある。
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気象予報活用： 天気 ≒ 需要変動要因• 電力需要変動
学校エアコン皆設置等による需要増 + 季節
• 電力需要予測 = 未来予測： 気象予報の活用がカギ

福岡管区気象台より提供された予報XMLデータ例
2019/12/3

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人工知能（AI）：分類と回帰・予測
分類 ＝ “何なのか”• 例） CNN： 文字認識，物体カテゴリ認識
・画像内の物体が何かを確率などにより表現・複数候補から1つ選択

物体カテゴリ認識

回帰 ＝ “具体的な数値：真値”
10.5

0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51

青： 回帰
橙： 真値

-0.5

・真値の値を出力するように結合を更新・候補は無く，連続出力・真値との一致率が重要-1

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人工知能（AI）：分類と回帰・予測
予測 “今後どうなるか”を示すこと• 予測例： 時間依存で変化するデータの予測，…
「？」に入る記号は？

？
t=1

t=2

t=3

t=4

答え：

t=5

回帰予測： 回帰と予測の組合せ = 真値予測例）

1

ここから0.5

10.5

00-0.5-0.5入力データ（t=1~10）-1

2019/12/3

ここを予測-1

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予測データ（t=11~20）

階層型ニューラルネットワーク• Feed-Forward型ニューラルネットワーク• 甘利らによる誤差逆伝播学習（BP）が有名• 超多層化（深層学習）法が開発され劇的に性能向上• 物体カテゴリ認識など時間非依存“推定”問題へ対応• Feed-Back型ニューラルネットワーク• リカレントニューラルネットワーク（RNN）• 現在の学習情報をFeed-Backする構造• WilliamsによるBack Propagation Through Timeが有名• BPTT： 過去の情報を保存するBPアルゴリズム改良• 時系列に依存するデータなどの“予測”問題へ対応

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AI予測： リカレントニューラルネットワーク
RNN： Recurrent（回帰性） Neural Networks• 一般的な人工知能は“入力 ⇒ 出力”のみ• RNNは“過去の情報を保存する”回帰性結合を持つ

ok・・・
・・・

過去情報保存ループ・・・xi
一般的な階層型AI

時系列予測AIの例

過去の情報を利用することで，時間情報を保持
2019/12/3

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RNN: Backpropagation Through Time
• RNNの一種“BPTT”を応用
出力層
…

…

−1

…

過去

中間層

…

現在

入力層

=+=+c

−1 +b

現在の入力に加えて過去の中間層出力に関する入力と結合を加えることで，時系列を保存
2019/12/3

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一般的なBPTTによる回帰予測結果• 実験1: 学習/推定データ（2017年7月）

電力需要値，日時，実気温，3時間予報，当日最高気温予報，翌日日中最高気温予報• 全データを利用して，電力需要を予測30分後の需要予測を電力需要の真値を用いずに予測値を用いる方法

最大37%の予測誤差 ⇒ 需要真値を利用せず，予測値を次の予測に利用する方法が原因

2019/12/3

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スパースモデリング：スパース化とは“スパース = 疎”化• AIの「結合」を適切に減衰させて“疎結合”なAIを構築「結合」が大きいパラメータ = 強く影響「結合」が小さいパラメータ = 弱く影響

電力需要予測に重要なパラメータの同定

スパース化
一般的なAI：

スパース化AI：

どの結合も残る = どの入力が重要か不明

疎結合化 = 重要な入力のみ残る

2019/12/3

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疎化AIによる予測：2017年7月• 実験2：回帰予測データ / 回帰予測結果

15個の入力：電力需要値，24時間コード，平日データ，土曜日データ，休日・祝日データ，実気温，実湿度，露点
温度，蒸気圧，3時間予想気温，当日予想最高気温，翌日
日中最高気温，日照時間，降雨量，風速最大16%，平均1.9%の回帰予測誤差 ⇒ 概ね予測に成功
2019/12/3

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2017年7月における重要な入力の同定• 入力からの結合の強さの可視化結果

入力◆赤/青 が色濃く残っているものが重要な入力

赤：-1 青：+1 白：0◆色が薄く，白に近いほど影響が小さい入力• 入力/隠れ層間結合の結合強度が中央値以上の結合数，結合の絶対値比較
結合の絶対値

中央値以上の結合数

2019/12/3

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疎化AIによる予測：2018年7月の予測1• 実験2：2017年のAI学習結果を2018年に適用

最大73.4%，平均9.5%の予測誤差 ⇒ 予測誤差大2019/12/3

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疎化AIによる予測：2018年7月の予測2
2017年7月で2018年7月が予測困難な原因究明

1. 2018年でのスパースモデリング ⇒ 重要な入力を同定
2. 2017年のスパースモデリングとの比較• 入力/隠れ層間結合の結合強度が中央値以上の結合数，結合の絶対値比較
中央値以上の結合数

結合の絶対値2017年と2018年で重要な入力が異なる
2019/12/3

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2017年と2018年の重要な入力の比較
2017年7月の重要な入力• 重要：電力需要値，24時間コード，日照時間，風速• 補助：平日コード，土曜日コード，日曜日・祝日コード，
実気温，実湿度，蒸気圧，3時間予報気温，当日日中最高
予報気温，翌日日中最高予報気温• 弱影響：露点温度，降雨量

2018年7月の重要な入力• 重要：電力需要値，日曜・祝日コード，24時間コード，日照時間• 補助：平日コード，土曜日コード，実気温，実湿度，蒸気圧，3時間予報気温，当日日中最高予報気温，翌日日中最高予報気温• 弱影響：露点温度，降雨量

2019/12/3

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2017年と2018年の重要な入力の比較
2017年7月の重要な入力• 重要：電力需要値，24時間コード，日照時間，風速• 補助：平日コード，土曜日コード，日曜日・祝日コード，実気温，実湿度，蒸気圧，3時間予報気温，当日日中最高予報気温，翌日日中最高予報気温• 弱影響：露点温度，降雨量

月ごとの予測AIを作成することは困難⇒ 似た気象状況のAI予測器作成が重要！
2018年7月の重要な入力• 重要：電力需要値，日曜・祝日コード，24時間コード ，日照時間• 補助：平日コード，土曜日コード，実気温，実湿度，蒸気圧，3時間予報気温，当日日中最高予報気温，翌日日中最高予報気温• 弱影響：露点温度，降雨量

2019/12/3

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おわりに• 電力需要予測• 電気事業法改正による小売り自由化
新電力の登場によるローカルな売電
小さな需要家の集まりから受給変動が大きい
機械学習 / 人工知能による高精度な予測• 高精度な予測のために，気象データを活用• 西日本工業大学/九州工業大学：RNN + スパース化• RNN予測： 概ね成功，影響の大きいパラメータ不明• スパースモデリング： 影響の大きいパラメータ同定成功• 今後の予定• 似た気象などのデータ集合化： AIの一種SOMの利用

2019/12/3

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