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  4. SADI：自己適応分解型解釈フレームワークによる極端事象下の電力負荷予測（SADI: A Self-adaptive Decomposed Interpretable Framework for Electric Load Forecasting under Extreme Events）
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SADI：自己適応分解型解釈フレームワークによる極端事象下の電力負荷予測

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田中専務

拓海先生、最近部下から『極端な暑さで電気が急増するからAIで予測を強化しろ』と言われて困っているんです。正直、どこから手を付ければいいのか見当がつかない状況です。今回の論文はその課題に対して何を示しているのか、簡単に教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理できますよ。端的に言うと、この研究は『極端事象（猛暑など）でデータが少ない場面でも、負荷を分解して外的要因に敏感な学習を行えば予測精度が上がる』と示したものです。まずは全体像を三点で示します。1) 負荷を長期・短期・周期に分ける、2) 外部変数に着目した特別な損失関数を導入する、3) 結果を説明可能にするために解釈性のあるモデルを組み合わせる、です。

田中専務

なるほど。投資対効果の観点で聞きたいのですが、難しいモデルを入れても現場の運用が大変になって稟議が通らない恐れがあります。これって要するに、

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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