電力需要予測の重要性が高まっている

近年、情報化・機械化社会の発展に伴い、企業や家庭での電力消費量が増加している。そのため、電力需要予測が、停電防止や最適な発電所の運用等の観点から重要視されている。

電力需要予測に関する取り組みは以前から行われてきたが、既存の手法は精度が低く、適応範囲も狭いため実用的ではない。

韓国にある仁荷大学校のMyoungsoo Kimら研究者は、短期的（分、時間、日）な電力需要の予測という課題に着目し、機械学習手法（LSTM、CNN）を用いて予測モデルの開発を試みた。

その結果、どのぐらいの精度で電力需要を予測できただろうか？続きを読んでみよう。

LSTMとCNNを組み合わせた電力需要予測モデルの開発

Myoungsoo Kimらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。