踊れど進まず--“データ主導経済”への課題解決策は「オープン」 - (page 3)

大友 翔一(東京電力ホールディングス株式会社 システム企画室) 2017年08月30日 07時00分

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  • SVMによる気温に応じた電力需要予測1

  •  このモデルの場合では、5度くらいから、気温が高くなるにつれて暖房の需要が下がり、20度程度の過ごしやすい気温の時には電力需要が低く、気温が高くなると冷房を使用するため電力需要は再度高くなる。

     30度を超えると電力需要が下がっているように見えるが、これは標本の件数が少ないために、そういった予測結果になっている(これはサンプル用で実業務にはこのモデルを使用しているわけではない)。

  • SVMによる気温に応じた電力需要予測2

  •  次に、日照量と太陽光発電の関係を見てみよう。

  • 日射量と太陽光発電の相関



  •  ここまでのグラフ及びソースコードはこちらこちらで公開している。

     1時間あたりの日射量が高くなるにつれて、発電量が高くなる傾向が分かるだろう。ここまでのサンプルは、局所的なデータであるが、例えば日射量は雲によって左右され、雲の流れは風速にも影響を受ける。

     そういった物理量も考慮する際には、人工衛星の取得しているデータを用いることも可能である。

     「aerial-proj(エアリアル プロジェクト)」では、JAXAで配布中の人工衛星のデータをJSON形式に変換後、配布するサービスを展開している。

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