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スマートメーターのビッグデータ分析、電力の需要予測にも使える:電力供給サービス(2/2 ページ)
家庭や企業に設置したスマートメーターから収集する電力使用量のデータは膨大だ。30分単位のデータをすべて分析して、料金メニューの開発や需要予測に生かすシステムの開発が進んできた。420万台のスマートメーターから集めた3年分のデータを70分で分析できるシステムの製品化が近い。
膨大な過去のデータから需要を予測
CTCが構築したシステムはSAP社のデータベース技術「HANA」とHP(ヒューレット・パッカード)社のサーバー「HP Integrity Superdome X」の大容量メモリーを組み合わせた。1台のサーバーに内蔵した12TB(テラバイト)のメモリーにスマートメーターの全データを入れて高速に処理することができる(図2)。
電力会社が運用するスマートメーターの管理システムでは、電力使用量のデータを集計して料金を計算する機能が中心になっている。「大量のデータを使ったビッグデータ分析を実行しようとすると、メモリーが不足して計算できないケースが多く発生する」(青木氏)。この問題をSAPのソフトウエアとHPのハードウエアを組み合わせて解決した。
SAPのHANAには「PAL(Predictive Analysis Library)」と呼ぶ統計分析の機能がある。電力の利用パターンを分類する場合には、クラスタ生成の統計アルゴリズムである「K-means法」を使う。電力の需要予測には時系列分析モデルの「ARIMA」の機能が有効だ(図3)。
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