[1M4-GS-10] AI応用：金融・電力等ネットワーク

[1M4-GS-10-03] ピーク電力需要抑制のための節電ポテンシャル推定

〇三橋 俊介¹、服部 俊一²、小野田 崇¹ (1. 青山学院大学 理工学部 経営システム工学科、2. 一般財団法人　電力中央研究所 グリッドイノベーション研究本部 ENIC研究部門)

キーワード：人工知能、サポートベクトルマシン、節電、在不在判定、電力逼迫

「2023年現在，日本の電力需給が逼迫し，需給バランスの維持が深刻化している．電力需給の逼迫に対して，需要ピーク時の需要抑制への取り組み研究が行われている．関西電力は一般家庭における電力需要を抑えてもらうため，需要ピーク時にクーポンを配布して外出を促進するフィールド実験を行った．この外出促進の実験では，ランダムにクーポンを配布したため節電効果が薄かった．そこで，本研究はSVMを用いて一般家庭における在不在判定を行い，各家庭の節電可能な消費電力(節電ポテンシャル)を推定する方法を提案する．実験により，在不在判定を行った場合とランダムにクーポンを配布した場合の節電ポテンシャルを推定し比較を行った．在不在判定を行った場合の節電ポテンシャルはランダムに配布した場合の節電ポテンシャルと比較して高い効果が確認された．節電ポテンシャルを推定することで，クーポンを配布するなどによる需要抑制策による節電効果を推定できる可能性が確認できた．」