トルコの電力消費量予測における深層学習ベンチマーク:アーキテクチャ比較とエネルギー安全保障への影響
Deep Learning Benchmark for National Electricity Consumption Forecasting: Architecture Comparison and Energy Security Implications for Türkiye
本研究は、トルコの電力消費量予測における4つの最先端時系列予測モデル(TimesNet、PatchTST、iTransformer、Temporal Fusion Transformer (TFT))のベンチマークを、Energy Exchange Istanbul (EPİAŞ) の2018年1月から2026年4月までの15の変数を含む72,322件の時系列データを用いて実施した。標準化された前処理、24時間のルックバックウィンドウ、体系的なハイパーパラメータ最適化の下で実験が行われた。結果として、iTransformerが最も高い予測精度(MAE = 521.34 MWh、RMSE = 748.12 MWh、R2 = 0.9881、MAPE = 1.34%)を示し、次いでTFT、PatchTSTが続いた。計算効率が最も高いTimesNetはR2 = 0.9791であった。本研究は、トルコのエネルギー安全保障の観点から、化石燃料への依存、国内再生可能エネルギーの増加、地政学的ショック(ロシア・ウクライナ戦争など)の影響を受けた市場清算価格の動向を分析し、高精度な予測がリスク軽減ツールとして機能することを示唆している。
- トルコのEPİAŞデータを用い、4つの深層学習モデル(TimesNet, PatchTST, iTransformer, TFT)で電力消費予測のベンチマークを実施
- iTransformerがMAE=521.34 MWh, RMSE=748.12 MWh, R2=0.9881, MAPE=1.34%で最高精度を達成
本稿は、トルコの電力消費量予測においてiTransformerが高い精度(MAPE 1.34%)を示した点が注目される。エネルギー市場において需給予測精度の向上は発電計画・リスク管理・取引戦略に直結するため、予測技術自体の価値は大きい。しかし、本記事はあくまで学術的なベンチマーク研究であり、特定企業の製品リリースや商用化の発表ではない。現時点では投資判断の直接的なトリガーとはなりにくいが、長期的には電力市場向けAI予測ソリューションの有望性を示す参考情報として位置づけられる。