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title: 2021_Bootstrapによる電気自動車の充電需要の予測精度改善の検討
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author: [小平　大輔](https://convert.docswell.com/user/daisuke-kodaira)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 2021_Bootstrapによる電気自動車の充電需要の予測精度改善の検討 by 小平　大輔
published: March 30, 22
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Bootstrapによる電気自動車の充
電需要の予測精度改善の検討
2021/1/21
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# Page. 2

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目次
1. 研究背景
2. 研究内容
3. シミュレーション概要
3.1 使用データ
3.2 Bootstrapサンプリングの適用
4. シミュレーション結果
5. 考察と今後の課題
2


# Page. 3

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研究背景
電気自動車(EV)の台数は世界的に増加
EVの台数(百万台)
電気バス
2030年までに &gt;4400万台/年
多くのEVの充電需要が電力系統に影
響を与える可能性
小型電気自動車
EVの充電需要の予測が必要
年
図1 今後のEVの販売台数の予測(IEAより)
3


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目次
1. 研究背景
2. 研究内容
3. シミュレーション概要
3.1 使用データ
3.2 Bootstrapサンプリングの適用
4. シミュレーション結果
5. 考察と今後の課題
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# Page. 5

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研究内容
先行研究
課題
本研究
ニューラルネットワークとK-meansによるアンサンブル学習法
を用いることで予測モデルを構築
データのサンプル数が少ない場合に予測精度が低下
Bootstrapサンプリング法を用いて、データのサンプル数
が少ない場合の予測精度を向上を検討
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目次
1. 研究背景
2. 研究内容
3. シミュレーション概要
3.1 使用データ
3.2 Bootstrapサンプリングの適用
4. シミュレーション結果
5. 考察と今後の課題
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使用データ
場所: スコットランド Dundee
情報:ユーザーID
充電 開始/終了 時間
充電電力量
充電場所
約8km x 4km の範囲
図3 スコットランド ダンディーにある充電スポット
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目次
1. 研究背景
2. 研究内容
3. シミュレーション概要
3.1 使用データ
3.2 Bootstrapサンプリングの適用
4. シミュレーション結果
5. 考察と今後の課題
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# Page. 9

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研究目的：EVの充電需要 予測区間
• 決定論的な予測値
一意に決まるが、予測精度は時間
によってバラバラ
• 95%予測区間
予測値に幅が出るが、95%の時間
帯で幅の中に収まる
研究目的：
予測区間にどれだけの実績値が入るか
（カバー率）を95%以上にしたい
ただし、幅はできるだけ少なく
9


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Bootstrapサンプリングの適用
日
時間
9/1
9:00~10:00
→
10
9/2
9:00~10:00
→
20
20
･
→
･
→
9:00~10:00
→
25
25
9/30
充電電力[Kw]
･一つ取り出して確認
･袋に戻す
20
10
10
14
10
1.再標本化によってデータセットを作り
出す。
2.それぞれのデータセットで統計量を計
算
20
9 25
10
17
10
25
20
例) 5回繰り返すと
10,10,10,25,20
リサンプルしたデータ
3.統計量の分布が出来るので、その分布
の標準偏差を計算して標準誤差を求める
ことが出来る。
この操作を5000回行う
→統計量を推定
10


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Bootstrapサンプリングの適用
･･･
1日目
2日目
30日目
15分毎に30日分の予測誤差をまとめる
15分毎にBootstrapサンプリング
予測誤差の中央値を推定11


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Bootstrapサンプリングの適用
Bootstrapした誤差のデータと実際の予測を足し合わせる -&gt; 信頼区間を推定
･･･
1回目
２回目
５０００回目
各予測値群の95%信頼区間(黒線)を取る
平均を取ることで真の信頼区間とする
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# Page. 13

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目次
1. 研究背景
2. 研究内容
3. シミュレーション概要
3.1 使用データ
3.2 Bootstrapサンプリングの適用
4. シミュレーション結果
5. 考察と今後の課題
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# Page. 14

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DKJ4P4MZE1.jpg)

最も予測精度の悪かった日の結果
Bootstrap前と比べて
短周期の変動への追
従性が向上した
図4 短周期変動への追従性の変化
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# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PLE1948DJG.jpg)

シミュレーション結果
図5 Bootstrap前後の予測区間カバー率
表1 予測区間カバー率の変化
予測区間のカバー率が平均2%向上
図6 Bootstrap前後の予測区間の幅
表2 予測区間の幅の変化
予測区間幅が平均1.3[Kw]増加 15


# Page. 16

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目次
1. 研究背景
2. 研究内容
3. シミュレーション概要
3.1 使用データ
3.2 Bootstrapサンプリングの適用
4. シミュレーション結果
5. 考察と今後の課題
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# Page. 17

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考察と今後の課題
• Bootstrapにより、予測区間のカバー率が向上した。
一方、Bootstrapによって予測区間の幅が広がったが
95%の予測区間を達成する事を優先した。
･Bootstrapによって短周期の変動への追従性が向上した。
･本研究では、Bootstrapを行うことで
予測区間のの向上に寄与することを示した。
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# Page. 18

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補助スライド
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# Page. 19

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Bootstrapサンプリングの適用
例:明日の
0:00~1:00
の予測値が
8[Kw]だっ
た場合
5000回
Bootstrap
･･･
全予測誤差
に8[Kw]を
足す
5000個の予測誤差群
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5000個の予測値群


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予測区間の幅について
Prediction Intervalカバー率100%
Prediction Interval カバー率90%
幅が広すぎると予測として意味がない
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# Page. 21

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# Page. 22

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K-means法
1.各点に対してランダムにクラスタを割り振る
3.各点の重心からの距離を計算し、距離が一番近い
クラスタに割り当て直す
2.各クラスタに割り当てられた点の重心を計算する
4. 2と3の工程を割り当てられるクラスタが変化しな
くなるまで行う
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# Page. 23

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ニューラルネットワーク法
ニューラルネットワークは
･入力層
･隠れ層
･出力層
から構成される。
ニューラルネットワークの学習では
入力値と出力値から各層間の重みを
決定する。
図2 ニューラルネットワーク概要
ニューラルネットワークの予測では
入力値と学習による重みから出力値
を算出する。
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シミュレーション概要
予測区間の算出
各時刻の予測値μと実測値の差の標準偏差σを求める。
本研究では、以下のように95%予測区間を求めた。
95%予測区間(Prediction Interval) = μ±2σ
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シミュレーション概要
RMSEの算出
RMSE(2乗平均平方根誤差)は、
予測値と実測値の差をrとすると
RMSE =
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