１．電力需要の変化を支配する要因
電力需要の変化は、気象のような自然要因とともに、社会要因によっても支配されているのが特徴です。
気温が高くなると冷房需要が増え、低くなると暖房需要が増えます。図１は、電力需要の季節変化を表しています．夏と冬にピークがあることがわかります。このほか，晴れと曇り，湿度や風によって需要が変化する場合もあります。
図１にはまた、消費者による変動幅が示されています。電力需要の変化は、生活サイクルや操業計画のような社会要因に強く支配されています。図２は特定の消費者を想定した時間ごとの需要の変化で、1日のなかでも時間によって大きく変化すること、1日の需要パターンも、休業日と操業日でまったく変わることがわかります。
２．予測モデル
気温や天気を予測する気象予測では、気象庁の数値予報をもとに、予測対象地点ごとに特定要素の予測値を自動生成する仕組みを用意します。この仕組みには、学習機能が組み込まれるのが普通です。エコスタイルでは、この方法を需要予測に応用しています。したがって、最新の数値予報の結果が需要予測に反映されます。
エコスタイルの予測モデルは、さらに、生活サイクルや操業計画のような社会要因を予測に反映させる仕組みを用意しています。社会要因は電力消費者の都合によって変化していくので、それを追跡して再調整することが必要になります。エコスタイルでは、このような仕組みを備えた予測モデルが、毎日自動的に、必要なすべての予測値を生成しています。
エコスタイルの予測モデルは、さらに、生活サイクルや操業計画のような社会要因を予測に反映させる仕組みを用意しています。社会要因は電力消費者の都合によって変化していくので、それを追跡して再調整することが必要になります。エコスタイルでは、このような仕組みを備えた予測モデルが、毎日自動的に、必要なすべての予測値を生成しています。
太陽光発電量予測
１．予測フロー
２．予測手法
＜予測手法＞
ＰＶ発電量を目的変数とする回帰式を作り、その係数（説明変数の重み）を過去の予測誤差に基づいて更新する仕組み。
予測の度に回帰式を最適化して発電量を予測する。説明変数には気象庁が配信する気象予測値のデータなどを用いる。
