電気もジェネリック
という選択へ

GENEWATとは?

電気の品質はそのままで、価格はリーズナブルに。
そして安定して供給を行える新電力サービス「GENEWAT」。
すべての消費者が自分の購入する電力会社を選べる今、GENEWATが企業や家庭の大幅な電気料金削減を実現します。

一般電気事業者とGENEWATの違い

価格予想モデルの
実装例

過去の価格動向や需要データ、気象データ等を利用し、
AI(人工知能)が日本卸電力取引所(JEPX)における
市場価格を予測します。
変動リスクも含め定量的に評価された予測を活用することにより、最適な電力供給を実現します。

価格予想

地域別電力市場価格と
気温の相関関係

地域別電力市場価格と気温の相関関係

外部データ活用による
予測精度の向上

より高精度な市場価格の予測を実現するため、気象情報等の外部データを収集します。
必要なデータは逐次アップデートされ、常に最新の情報を取り込むことに寄り、外部環境の分析に基づく、より精度の高い価格予想を可能にします。

外部データ活用による予測精度の向上

周期性を考慮した
解析手法

過去の市場価格の統計処理によって
データの中の周期性を捉えます。

ベイズ時系列モデリング

ベイズ時系列モデリングの手法に基づき、時系列データの構造に即したデータ生成過程のモデル化を行なっています。比較的少量のデータでも合理的な予測が可能になることに加え、不確実性が定量化できること、予測の解釈がしやすいことなどの利点があります。

時系列予測手法の比較

ベイズ時系列モデリング Deep Learning 指数平滑法1
予測精度2
不確実性の定量化 ×3 ×
予測の解釈可能性・説明可能性 4 × 4
少ない5データへの対応 ×
計算量の少なさ 6
  1. Holt-Winters法など。
  2. データ量やモデルの評価基準等にも依存するため、目安です。
  3. LSTM等の代表的なアーキテクチャを採用した場合。
  4. トレンド成分・季節変動成分等に分解して考えることが可能です。
  5. 電力の小売り全面自由化は2016年4月1日。
  6. マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)に多少の計算時間を要します。

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