2024年9月5日（木）に大阪公立大学で開催された、2024年電気学会電力・エネルギー部門大会において、総合数理学部 ネットワークデザイン学科４年 田中 嵩人さんが2024年電気学会電力・エネルギー部門YPC奨励賞を受賞しました。
電気学会電力・エネルギー部門大会では、ポスター発表者の中から35歳以下の若手研究者の中で、若手技術者にふさわしい優秀なポスター発表に対し、YPC奨励賞が与えられます。
〈受賞論文〉
田中嵩人・尹家輝・福山良和・島崎祐一・飯坂達也：「ANNによる翌日最大電力需要予測結果のALIMEによる説明」電気学会 電力・エネルギー部門大会 P28 令和6年9月4日
〈論文内容〉
電力会社は、確実な電力供給が要求される。そのためには、適切な供給予備力を持つことが重要であり、翌日最大電力需要を高い精度で予測することが不可欠である。現在に至るまで、翌日最大電力需要予測には、人工ニューラルネットワーク（以下、ANN）や、ディープニューラルネットワーク（以下、DNN）、重回帰分析などが利用されてきた。ANNやDNNはブラックボックスモデルなので、その予測結果の説明が困難であるが、近年、ブラックボックスの予測モデルを解明するためのeXplainable Artificial Intelligence（以下、XAI）技術が開発されている。
本論文では、XAI技術の１つであるAutoencoder Based Approach for Local Interpretabilityによる、Maximum Correntropy Criterionを用いたANNによる翌日最大電力予測の予測値の説明を提案する。提案法の有効性は、実際の電力会社需要データや各種気象データを用いて、従来法と比較することにより検証した。
