数値気象予報データを用いて、9電力エリアの電力需要・再エネ（太陽光・風力）発電量を8日先まで予測し、日々更新しています。

複数地点の数値気象予報データと各エリアの需給実績データを用いて、9電力エリアの電力需要、太陽光発電量、風力発電量を30分単位で予測しています。毎朝9時台までに取得可能な最新情報を用いて予測を更新し、実績値と予測値を比較できるよう時系列チャートで表示しています。

本ページに掲載する予測値は、公開データおよび気象予報データを用いて当研究室が独自に算出したものであり、各一般送配電事業者が算定・公表する予測値ではありません。

予測モデルは、以下に示す研究上の知見に基づいて構築しています。

• Matsumoto, T., & Yamada, Y. (2021). Comprehensive and comparative analysis of gam-based pv power forecasting models using multidimensional tensor product splines against machine learning techniques. Energies, 14(21), 7146. https://doi.org/10.3390/en14217146

• Matsumoto, T., & Yamada, Y. (2021, July). Construction of forecast model for power demand and PV power generation using tensor product spline function. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 812, No. 1, p. 012001). IOP Publishing. https://doi.org/10.1088/1755-1315/812/1/012001

• 松本拓史, & 山田雄二. (2019). 天気概況予報と天気別周期性トレンドに基づく太陽光発電事業者のための予測手法. 日本オペレーションズ・リサーチ学会和文論文誌, 62, 1-22. https://doi.org/10.15807/torsj.62.1

（利用データの出所：気象庁、Open-Meteo.com, 電力広域的運営推進機関（OCCTO）、北海道電力ネットワーク、東北電力ネットワーク、東京電力パワーグリッド、中部電力パワーグリッド、北陸電力送配電、関西電力送配電、中国電力ネットワーク、四国電力送配電、九州電力送配電）