電力消費予測が求められている

インターネットやコンピュータの計算能力、データ量の発展に伴い、機械学習と深層学習は医療や経済など様々な分野で研究されてきた。これらの研究のおかげで、機械学習やディープラーニングは飛躍的に発展しており、発展が社会に与える影響が大きいことから重要視されている。

応用分野の一つに、エネルギー領域がある。電気エネルギー消費予測（EECP）は電力管理システムに不可欠であり、国のエネルギー開発政策を策定する上で重要な役割を果たす。それゆえ、様々なデータセットを用いて多くの研究者達が、電力消費量を予測する研究を行ってきた。

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韓国にある世宗大学校のT. Leら研究者は、電力消費量の予測が電力管理システムを設計する上で重要であることに着目し、CNNとBi-LSTMを組み合わせて複数の時間軸で電力を予測することを試みた。

結果、高い精度で電力消費量を予測できたのだろうか？続きを読んでみよう。

CNNとBi-LSTMの組み合わせによる電力消費量予測

T. Leらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。