機械学習による電力需要予測の自動化・高精度化
電力使用量・天気予報・祝日情報などを組み合わせ、勾配ブースティングによる予測モデルを構築。需要構造を使用パターンでクラスタリングし、稼働傾向の異なるグループごとに個別モデルを構築しました。
一部の区分では従来の人手による予測を上回る精度を達成し、需給管理業務の工数を大幅に削減。予測の得意・不得意条件を整理したガイドラインまで整備し、業務判断に活用する体制を支援しました。
導入後 予測業務の属人性を解決し、業務を自動化
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