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九大COI産業数学部会が,統計モデルを用いた電力需要量予測ソフトを開発しました.



このソフトは,過去の電力需要量と予測日の最高気温(もしくは平均気温)を入力することにより,予測日の電力需要量を予測するものです.特徴として,
・予測精度が比較的高く,従来の機械学習より勝っていることが多い(参考文献).
・回帰モデルに基づいているため,計算が高速.
・気温が電力需要にどれだけ影響しているかを解釈できる.
・汎用性があり,たとえばCOVID-19の影響を取り込むことも可能(参考文献).
・予測区間を求めることができる.
があります.これらの特徴は,実際に現場で必要とされています.

製作者のコメント:
マス・フォア・インダストリ研究所の廣瀬慧と申します.ソフトウェアを公開できて大変うれしく思います.
統計モデルの構築からGUIの作成まで,すべて作ることは苦労しましたが,やはり解析手法の中身を理解して
いる人がソフトウェアを作ることに意味があるだろうと思い,諦めずにがんばって作りました.解析手法をで
きるだけ簡単に使っていただけるよう,極力シンプルなユーザーインターフェースにしました.

謝辞:
解析アルゴリズムに関して,九州大学大学院数理学研究院の増田弘毅先生と何度も議論しました.このツール
を作るにあたり,九大COIのメンバーからコメントを頂きました.多くの方々からのご支援・ご指導のもとで
このソフトウェアの公開ができました.ありがとうございました.