福井大学 学術研究院工学系部門 研究報告 第 71 巻 2023 年 11 月
Mem. Fac. Eng., Univ. Fukui, Vol. 71（ March 2023 ）

31

電力使用量予測のための深層学習手法における最適なモデル選択に向けて山名田 恭吾*黒岩 丈介** 小高 知宏** 諏訪 いずみ***

白井 治彦****An Investigation of Optimal Model Selection in Deep Learning Methods
for Electricity Usage Prediction
Kyogo YAMANADA*, Jousuke KUROIWA**, Tomohiro ODAKA**
Izumi SUWA*** and Haruhiko SHIRAI****(Received February 1, 2023)
In this paper, we investigate deep learning methods to predict electricity consumption. We employ RNN (Recurrent Neural Network) and LSTM (Long Short-Term Memory), both of which areapplicable in handling time-series data, to predict electricity usage. The target data are hourly, daily,
and weekly electricity consumption data. The purpose of this paper is to investigate prediction accuracy for various structures of RNN and LSTM. The results show that the prediction accuracy surely
depends on either RNN or LSTM and its structure for each of the hourly, daily, and weekly forecasts.
Key words :Electric Usage Prediction, Deep Learning, RNN, LSTM
1. はじめに
東日本大震災以降に，コストが低く，効率的に発電できる原子力発電が安全性に問題があると考えられ

う目標を指しており，電力使用量の予測を行うことでコスト削減をはじめとするこれらのような取り組みに貢献ができるのではないかと考えた．

電力使用量の予測が可能になった場合には，長期的ている．原子力発電所の稼働の減少により，原子力発には季節ごとの電力使用量をもとに適切な時期の化ている．そのため，発電コストが増加し，電気料金する時間帯に合わせて発電所の稼働状態を設定する

電よりもコストが高い火力発電を用いた発電が増えの値上げが進んでおり，消費者の負担が増加している．近年，世界的に持続可能な開発目標（Sustainable

Development Goals）という活動が取り組まれている．
2030 年までに持続可能でよりよい世界を目指すとい大学院工学研究科 知識社会基礎工学専攻

石燃料の調達ができ，短期的には電力使用量が変動ことができるようになる．これまでの電力使用量のデータから大まかな変動は予測が可能であるが，深層学習を用いて予測を行うことでより詳細に予測ができるようになり，適切な量の化石燃料の調達や，発電量の調節に役に立つ [1] ．適切な電力供給を行うこFundamental Engineering for Knowledge-Based So-とができれば，非効率な発電などを行う必要がなく

ciety, Graduate School of Engineering** 知能システム工学講座** Department of Human and Artiﬁcial Intelligent Sys-

る深層学習が用いられている．深層学習は機械学習

*
*

tems
*** 仁愛女子短期大学 生活科学学科*** Jin-ai Women’s College**** 工学部 技術部**** Technical Division

なり，消費者の負担軽減にも繋がる [2] ．

人工知能に関する多くの分野で知的処理技術であの一つの手法であり，ニューロンが多層に重ねられた
ニューラルネットワークを用いた分析を行うことである [3] ．深層学習は，表情認識や物体認識などの画像認識や，普段人間が用いる自然言語に対して解析する自然言語処理，音声で家電などを操作すること

32ができる音声認識などがある．深層学習は株価の予ルのことである．このニューラルネットワークモデル

年は深層学習が盛んに行われているが，課題もある．

たものである．過去の情報を扱うことができるようがあるが，計算時間が長くなってしまうことや，デー

それ以降の出力に影響を与えていく．これにより，過測や電力使用量の予測にも用いることができる．近
学習の時にデータ数が多いほど精度が高くなる傾向
タが不足している場合には精度の向上が望めないことも挙げられる．また，ネットワークの構造によっても精度が異なってくることもあるため，複数のモデル構築を試したり，ハイパパラメータを手動で変更し予は，David E. Rumelhart[4] の研究を元にして開発されに，前の時刻での中間層の出力を用いることにより，去の情報を保持していくことができるため，時系列

データを扱うことが可能になっている．データの形状
は，x(1), · · · , x(T ) という T 個のデータが入力デー

タ群となっている．RNN では，入力層と中間層の間測を行う必要があるなどの問題も存在する．人間のの重み U ，時刻 t での入力を x(t)，f, g を活性化関

他の情報からも情報処理が行われている．そのようy(t) は以下のように示される．

脳では，一つの情報からではなく，周りの状況などのな処理の方法を模した手法にマルチモーダル学習がある．マルチモーダル学習は複数の情報を入力として学習を行う手法のことである．電力使用量が変化する要因は気温や天気，降水量など様々考えられる．
そこで，電力使用量だけではなく，他要因も組み合わせて入力として，学習することで予測精度が高くなることが考えられる．

本研究の目的は，電力使用量の時間変化量のみから

電力使用量を予測する最適なモデル及びモデル構造を明らかにすることである．これにより，電力使用量が突然跳ね上がるような異常値の予測を実現したり，
マルチモーダル入力による高精度な電力使用量予測を実現する研究へ繋げていくことを目的としている．

2.

時系列データ処理のための深層学習手法

2.1

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは，人間の神経回路網をもとにして作られた数学モデルのことである．人間の脳は情報伝達や記憶の定着のために神経細胞の結びつきであるニューロンを用いており，脳神経系の強力な学習能力を画像認識などの分野へ応用する研究が近年盛んに取り組まれている．ニューラルネットワー

クは，入力層と中間層，出力層の構造をもつ．層と層数として中間層の出力値 s(i) とネットワークの出力

y(t) = f (U x(t) + W s(t − 1))(1)y(t) = g(W s(t))(2)

入力 x と s(t − 1) により s(t) が更新されていく．

2.3 LSTM

LSTM（Long Short-Term Memory）は，RNN の欠点を補うようにして構築されたニューラルネットワー
クモデルである．これは，1997 年に Sepp Hochreiterや Jürgen Schmidhuber が発表したモデルであり，時系列データを扱うことができる [5] ．これは，長期記憶（Long Term Memory）と短期記憶（Short Term Mem-ory）の二つを組み合わせて作られており，RNN では

時刻が離れているデータ間の依存関係を学習することが難しかったという課題を克服するために開発されたモデルである．近い過去を扱う短期記憶と遠い過去を扱う長期記憶が可能であるため，時系列デー

タが長い場合には有効な場合が多い．LSTM は RNNの中間層を LSTM block というメモリと入力ゲート

及び忘却ゲート，出力ゲートの三つのゲートを持つブ

ロックに置換することで実現されている．メモリは入の間にはシナプス結合荷重 W があり，ニューロン同士を繋ぐ役割を果たしている．シナプス結合荷重のことを重みと呼ぶ．ニューラルネットワークの中間層は多数重ねることができる．中間層が多層構造になったニューラルネットワークのことを深層学習（DeepLearning）と呼ぶ．
2.2 RNN

RNN（Recurrent Neural Network） とは，ある時刻における中間層の出力を次の層の入力とすることができる再帰的構造を持つニューラルネットワークモデ

図 1 RNN モデル図

33

力の依存性を記憶している．入力ゲートはメモリへした．電力使用量のデータの一部を図 3 に示す．2016

する量を調整，出力ゲートはメモリの値を活性化関している．縦軸は電力使用量の 104 kW，横軸は時間渡す入力を調整し，忘却ゲートはメモリの値を破棄数に渡す量を調整する役割を持っている．

f (t) = σg (Uf x(t) + Wf h(t − 1))(3)i(t) = σg (Ui x(t) + Wi h(t − 1))(4)o(t) = σg (Uo x(t) + Wo h(t − 1))

(5)

(6)

(7)

以上より，活性化関数 σ，入力層と中間層間の重み U ，中間層と出力層間の重み W を用いて忘却ゲー

ト f (t) や入力ゲート σ (t)，活性化ベクトル o(t)，中間層の出力値 h(t)，ネットワークの出力値 y(t) を定義している．⊙ はアダマール積を表しており，ベク

トルの要素ごとに積を求める演算子である．

3. 電力使用量予測実験
3.1

対象データ

本研究では，東京電力パワーグリッド社が提供している電力使用量のデータを用い，2016 年 4 年から2022 年 3 月までの期間を用いる．時間ごとのデータ
は 24（時間）× 365（日）× 6（年）で 52560 個存在
している．日ごとのデータは 24 時間ごと，週ごとのデータは日ごとのデータを 7 日ごとにまとめて使用

図 2 LSTM モデル図を表している．図は，日ごとのデータを示しており，
一日の間で規則的な波が現れている．図より，日中は電力使用量が増え，夜間は減っていることが読み取れる．本実験ではこのような電力使用量のデータを用
いた．

3.2

c(t) = f (t)⊙c(t−1)+i(t)⊙σc (Uc x(t)+Wc h(t−1))y(t) = o(t) ⊙ σh (c(t))

年 11 月 21 日から 2 週間分の電力使用量の波形を示

異常値検出

電力使用量が，トレンドから外れるような急激な変化点を以降では異常値と呼ぶ．異常値は，台風や豪雪などの，異常気象による影響により現れる傾向が高い．そのような異常気象のときの電力使用量を予測することが大きな課題であるが，これまでの研究
では精度の高い予測ができていない．用いた電力使

用量には，異常値が多く含まれており，そのような点についても高い予測精度を示すことが可能になれば，適切な電力調整や化石燃料調達に役立つ．本実験では，実測データから異常値検出を行うが，実際の予測
では，天気や降水量などの電力使用量に関わる他要因も含め，異常値が現れそうな位置を検出することを想定している．

時系列データの平滑化には，移動平均という手法が存在し，大きく分類すると単純移動平均と加重移
動平均，指数移動平均の 3 種類に分類できる．移動

平均とは，金融分野の分析や気象の分析に用いられる手法のことである．

単純移動平均とは，SMA（Simple Moving Average）と呼ばれ，直近の n 個のデータを平均をとり，単純な重み付けをすることなく，平滑化を行う手法のことである．しかし，重み付けがないため，過去のデータの影響を受けてしまう．

加重移動平均とは，WMA（Weighted Moving Aver-age）と呼ばれ，重みを一定量ずつ線形に減らすことで平滑化を行う手法のことである．直近のデータの

図 3 電力使用量の元データ

34

重みを n として，その一つ前のデータの重みを n − 1

3.3 RNN による予測手法とで古いデータの重みを減らし，古いデータの影響

週ごとの電力使用量のデータを与える．このデータ

指数移動平均とは，EMA（Exponential Moving Av-を行った．用いたデータを，Train data と Test data がとする．このように重みを 0 まで小さくしていくこを小さくする手法である．

erage）と呼ばれ，加重移動平均では線形に減らした

本研究では，RNN に入力として時間ごとや日ごと，から時間ごと，日ごと，週ごとの電力使用量の予測

8:2 になるように分割し，入力データとした．入力系

重みを指数関数的に減少させる手法のことである．単列の長さは 12 とした．そのため，時間ごとの予測ないという特徴がある．

間の電力使用量を予測するような予測方法である．同

純移動平均と比べて直近のデータに影響を受けやす

まず，指数移動平均による時系列データの平滑化を行った．期間 14 日ごとのデータを用いて移動標準偏差（Moving Standard Deviation）を計算し，同様に

14 日ごとの指数移動平均を計算する．指数移動平均

ら 12 時間の電力使用量のデータを入力し，次の 1 時

様に，日ごと，週ごとの予測も行う．最適化アルゴ

リズムは Adam を用い，学習率の初期値は 0.001，損失関数として平均二乗誤差を用いた．活性化関数はReLU，バッチサイズは 64 とし，epoch 数は validationの計算結果が移動標準偏差から 1 倍以上大きい値をloss が 10 回以上改善しなくなるまで繰り返すことと示す．青色が元の波形，橙色の波形が EMA，橙色のを行った．層数は 1 層，2 層，3 層を変化させ，素子異常値として扱った．図 4 に異常値を検出した結果を点が異常値を表している．図から読み取れるように，した．層数と中間層の素子数を変化させることで予測数は 100 個，200 個，300 個を変化させることによっ

トレンドから大きく外れているところが異常値となって予測精度を調べた．RMSE と分散を用いることに区間に分けて行う．それぞれの区間について RMSE

た．また，RMSE の式は以下で定義される．

ている．評価は全区間と異常値のみを集めた区間の 2や分散の指標により評価を行う．

よって，予測した電力使用量の予測結果の評価を行っ


 n
1 
RM SE = (yi − yˆi )2
n i=1

図 4 異常値検出結果

(8)

35

n はデータ数，y と ŷ はそれぞれ入力値と予測値で表 1 RNN を用いた時間ごとの予測

ある．

RMSE / 分散

3.4 LSTM による予測手法

RNN のときと同様に，LSTM に入力として時間ご

このデータから時間ごと，日ごと，週ごとの電力使

3 層（100）ごとの予測なら 12 時間の電力使用量のデータを入

3 層（125）

力した. 同様に，日ごと，週ごとの予測も行う．最適

3 層（150）

化アルゴリズムは Adam を用い，学習率の初期値はり返すこととした．層数と中間層の素子数を変化させることで予測を行った．層数は 1 層，2 層，3 層を変化させ，素子数は 100 個，200 個，300 個を変化させることによって予測精度を調べた．RMSE と分散を用いることによって，予測した電力使用量の予測結果の評価を行った．

0.0207 / 0.0319

2 層（150）

した．入力系列の長さは 12 とした．そのため，時間は validation loss が 10 回以上改善しなくなるまで繰

1 層（125）
2 層（125）

Test data が 8:2 になるように分割し，入力データと化関数は ReLU，バッチサイズは 64 とし，epoch 数

0.0177 / 0.0323

2 層（100）

用量の予測を行った．用いたデータを，Train data と0.001，損失関数として平均二乗誤差を用いた．活性1 層（75）

1 層（100）とや日ごと，週ごとの電力使用量のデータを与えた．

3.5

Test（全区間）

0.0168 / 0.0349
0.0173 / 0.0338
0.0172 / 0.0329
0.0176 / 0.0338
0.0184 / 0.0320
0.0163 / 0.0334
0.0180 / 0.0338

結果

電力使用量の元データ，学習データとテストデータに対する予測結果を一例として図 5 に示す．電力使

用量の元データは緑色，学習データの予測は青色，テストデータに対する予測は橙色で示している．

RNN と LSTM を用いて，時間ごと，日ごと，週ごとの電力使用量を予測した結果を表 1 に示す．これは，RMSE と分散を用いて，Test data について予測

結果を評価した表である．

RNN を用いた時間ごとの予測結果は，3 層，ニューロン数 125 個のときが最も精度の良い予測となって

図 5 モデルの予測

36

表 2 LSTM を用いた時間ごとの予測

RMSE / 分散

Test（全区間）

1 層（75）0.0158 / 0.0323

1 層（125）0.0176 / 0.0325

1 層（100）
2 層（100）
2 層（125）
2 層（150）
2 層（100）
3 層（125）
3 層（150）

表 4 RNN を用いた日ごとの予測

0.0148 / 0.0320

RNN

2 層（125）
2 層（150）

0.0165 / 0.0323

3 層（100）

0.0163 / 0.0344

3 層（125）

0.0139 / 0.0333

3 層（150）

0.0148 / 0.0349

LSTM

0.0148 / 0.0309

0.0133 / 0.0373

0.093 / 0.041
0.098 / 0.041
0.107 / 0.042
0.098 / 0.042
0.099 / 0.041

1 層（125）

0.098 / 0.040

2 層（100）
2 層（125）
2 層（150）

なっている．

3 層（100）

表 2 より，LSTM を用いた時間ごとの予測結果は，3 層（125）

2 層，ニューロン数 125 個のときが最も精度の良い

3 層（150）予測となっていた．RNN のときと同様に，層を重ねまた，時間ごとの異常値区間の予測精度を表 3 に0.094 / 0.042

Test（全区間）

1 層（150）ることで複雑な予測に対応しているためこの結果といる．

0.093 / 0.042

RMSE / 分散
1 層（100）

いた．時間ごとのデータはデータ数が多く，層を重ねて複雑な予測に対応しているためこの結果となって0.095 / 0.044

表 5 LSTM を用いた日ごとの予測

異常値区間

0.0148 / 0.0377

0.091 / 0.041

2 層（100）

0.0134 / 0.0330

0.0186 / 0.0321

1 層（125）
1 層（150）0.0172 / 0.0316

異常値以外の区間

Test（全区間）

1 層（100）

表 3 区間ごとの予測精度（時間）RMSE/分散RMSE / 分散

0.103 / 0.042
0.111 / 0.042
0.128 / 0.042
0.097 / 0.043
0.109 / 0.043
0.112 / 0.042
0.109 / 0.044
0.130 / 0.038

日ごとのデータの区間ごとの予測精度では，RNNと LSTM ともに異常値区間の RMSE が低くなってい示す．

た．分散は，異常値区間が大きくなり，予測精度が高とが読み取れる．分散の値は大きくなっており，精度は RNN だが，区間ごとに計算しても同じ結果になっ

RMSE の結果は異常値区間の方が低くなっているこが高くないことがわかる．RNN と LSTM では LSTMの方が区間別にみても精度が高くなっている．

くないことがわかった．全区間で高い精度を示したのたと言える．

表 7 より，RNN を用いた週ごとの予測結果は，3

表 4 より，RNN を用いた日ごとの予測結果は，1層，ニューロン数 125 個のときが最も精度の良い予測となっていた．時間ごとのデータと比べて，日ごと

タであるが，予測結果は 3 層，ニューロン数 125 個

層，ニューロン数 125 個のときが最も精度の良い予のデータはデータ数が少ないため，層数は 1 層が一番良くなっているが，1 層から 2 層までで精度に大きな差は生まれていない結果となった．

測となっていた．データ数が一番少ない週ごとのデーであった．しかし，1 層から 3 層までの予測結果では大きな差はない結果となっていた．

表 8 より，LSTM を用いた週ごとの予測結果は，3

表 5 より，LSTM を用いた日ごとの予測結果は，2層，ニューロン数 125 個のときが最も精度の良い予測となっていた．時間ごとの予測結果と同じ結果と層のときの結果が 1 層，2 層に比べて精度が高くなっ層，ニューロン数 125 個のときが最も精度の良い予なった．また，RNN と LSTM どちらの予測も，時間ごとの結果と比べて RMSE や分散の値が大きくなっていることがわかる．

また，日ごとの異常値区間の予測精度を表 6 に示す．

測となっていた．1 層，2 層，3 層で結果を比べると 3ていた．

また，週ごとの異常値区間の予測精度を表 9 に示す．

週ごとのデータの区間ごとの予測精度は，RNN とLSTM ともに異常値区間の方が RMSE の値が大きく

37

表 8 LSTM を用いた週ごとの予測

表 6 区間ごとの予測精度（日）RMSE/分散
RNN

LSTM

異常値以外の区間

異常値区間

0.088 / 0.041

0.109 / 0.051

0.088 / 0.043

0.116 / 0.055

Test（全区間）

1 層（125）0.172 / 0.065

1 層（100）
1 層（150）
2 層（100）
2 層（125）
2 層（150）
3 層（100）
3 層（125）
3 層（150）

2 層（125）
2 層（150）
3 層（100）
3 層（125）
3 層（150）0.178 / 0.059

0.181 / 0.062

0.199 / 0.048
0.234 / 0.051
0.214 / 0.049
0.201 / 0.051
0.223 / 0.045
0.166 / 0.048
0.162 / 0.052
0.190 / 0.048

表 9 区間ごとの予測精度（週）0.175 / 0.064

0.157 / 0.062

0.167 / 0.050

2 層（100）

0.187 / 0.065

0.180 / 0.062

1 層（125）
1 層（150）

0.194 / 0.061

0.182 / 0.062

Test（全区間）

1 層（100）

表 7 RNN を用いた週ごとの予測

RMSE / 分散

RMSE / 分散

RMSE/分散
RNN

LSTM

異常値以外の区間

異常値区間

0.171/ 0.071

0.211 / 0.072

0.179 / 0.059

0.223 / 0.058

なり，予測精度が低くなっていた．RNN では分散は，数 125 個のときが最も精度の高い予測となっている．

に異常値区間の方が精度が高いという結果であった．

少ないために層数が 1 層で高い精度の予測ができた

僅かに異常値区間の方が精度が低く，LSTM では僅か
時間ごと，日ごと，週ごとの電力の予測を RNN とLSTM を用いて行ってきたが，予測精度が高かったものは全てニューロン数が 125 個であることがわかった．よって，電力使用量の予測にはどちらのモデルを用いるときでもニューロン数を 125 個に設定することで高い精度が得られる．

4.

考察
時間ごとの予測結果は RNN の場合では 3 層，ニューRNN のときは，時間ごとのデータよりもデータ数がと考えられる．LSTM では 2 層のときが精度が高くなっているが，1 層の結果と値に大きな差はなく，層数は RNN と LSTM どちらの場合も複雑に重ねる必要がない．それぞれの結果を比較すると，RNN の方が全体的に RMSE と分散が小さくなっており，精度が高いといえる．異常値区間については予測精度が低くなっていた．時間ごとのデータの予測と同様に，
日ごとのデータの予測も異常値区間の予測精度が高くないことがわかった．

週ごとの予測結果は，RNN の場合は 3 層，ニューロン数 125 個のとき，LSTM では 2 層，ニューロン

ロン数 125 個のとき，LSTM では 3 層，ニューロン

る．RNN は膨大な期間のデータを記憶することには

RNN，LSTM ともに層数が多くなっている．週ごと

数が 125 個のときが最も精度の良い予測となってい数 125 個のときが最も精度の高い予測となっている．

向いていないため，少ない層数では予測できなかっのデータでは，1 時間の電力使用量のデータを 24 時

り，長期記憶が可能になっていることから，層数は気や気温などが不規則なことに関連して，1 週間の電的に RMSE，分散どちらの数値も小さくなっており，

データ数が少ないため層数は少なくても予測できるたものだと考えられる．LSTM では，RNN とは異な2 層で予測できている．RNN より LSTM の方が全体

LSTM の方が予測精度が高くなっていた．また，異常値については，分散が大きくなっているため，異常値

間分合わせ，さらに 7 日分合わせて作成している．天力使用量は複雑なデータとなっている可能性が高い．
とは考えられるが，週ごとのデータが複雑なデータとなっていることにより層数は RNN と LSTM どち

区間の電力使用量の予測は精度が高くないことがわ

らも 3 層が予測精度が高くなったものだと考えられ

日ごとの予測結果は，RNN の場合は 1 層，ニュー測精度が悪くなっていることがわかった．これもデーかった．

ロン数 125 個のとき，LSTM では 2 層，ニューロン

る．異常値区間については，全区間に比べてかなり予
タ数が少ないこと，データが複雑なことにより精度が下がったものだと考えられる．

力データとして扱うのではなく，天気や降水量などのを用いるか，層数の設定は変える必要があることがわ

モデルを構築することである．これにより，電力使用データ量によって RNN と LSTM どちらのモデル

かった．ニューロン数については，125 個がほとんどの結果において高い精度を示していた．しかし，異なるニューロン数の結果と比べて大きく精度が高くなっ

他要因もマルチモーダルな入力として扱う深層学習

量のトレンドのみではなく，他要因により現れる異常値についても詳細な予測ができるようになる．

ているとはいえない．今後は，用いた電力使用量の参考文献

が適切なニューロン数であるか検討する必要がある．

[1] 市村匠. 鎌田真. リカレント構造適応型 Deep Belief

が予測に向いており，反対にデータ量の少ない場合

御学会論文集, Vol.54, No.8, pp.628-639, 2018.

データ量より長期のデータを用いて実験を行い，これ結果より，データ量が非常に多くなるほど LSTMは RNN の方が予測に向いている傾向があることがわ

かった．用いるデータの量に合わせて適切なモデルとそのモデル構造を選択することで，より精度の高い電力使用量の予測の実現に繋がる．また，異常値

区間については，精度が低くなっていたため，電力使

Network による時系列データの学習. 計測自動制[2] 村上朋子. 松尾雄司, 永富悠. 有価証券報告書を用いた火力・原子力発電コスト構造の分析. Journalof Japan Society of Energy and Resources, Vol.33,
No.5, pp.1-2, 2012.

用量以外の他要因を用いる必要があると考えられる．

[3] 浅川伸一. python で体験する深層学習. pp.302-303,の変化に影響する他要因からも予測が行えるように[4] G.E.Hinton

そうすることにより，天気や降水量など，電力使用量なるため，集合型のマルチモーダル入力による学習を行う必要がある．集合型のマルチモーダル学習とは，
電力使用量のみから電力使用量の予測を行うモデルと，天気から電力使用量の予測を行うモデルや降水量から電力使用量の予測を行うモデルをそれぞれ作り，
それらの予測結果の多数決をとる手法である．ここでいう予測結果は，前の時刻から次の時刻にかけての電力使用量の変化量を予測することを表す．このように予測することで急激に電力使用量が変化する時
刻を予測できるようになると考えられる．

5.

おわりに
本研究では，発電所の稼働状態を調整することや適

切な化石燃料の調達のための電力使用量の予測を行った．予測結果は RMSE や分散を用いて精度を評価した．RNN や LSTM を用いた予測では，時間ごと，日ごと，週ごとについてそれぞれ適切なモデルが存在

し，電力使用量のトレンドを予測することができるよ
うになった．今後は全区間においてより精度の高い精度を追求していく．また，異常値区間の予測精度については，全区間の予測精度に比べて低くなっていた．
異常値は，天気や降水量，気温などの要因から起こる可能性が高い．今回の実験では，電力使用量のみの単入力で予測をしたため，異常値の予測には対応できていなかったと考えられる．

今後の課題は，電力使用量の単入力での予測精度の向上を図ることである．また，電力使用量のみを入コロナ社, 2016.

D.E.Rumelhart

andR.J.Williams.

Learning representations by back-propagating
errors. Nature, Vol.323, pp.533–536, 1986.
[5] J.Schmidhuber. S.Hochreiter.
memory.

Long short-term

Neural Computation, Vol.9, No.8,

pp.1735–1780, 1997.