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【社内事例】機械学習チャレンジ-電力需要予測編コラム

公開日:2023年2月27日

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機械学習の主要な活用法の1つである需要予測を、「電力」予測にどう活用していったのか。
プロジェクトを進める中で、実際に私たちが困ったこと、発見や気付き、感じた成功のポイントをご紹介します。

解決したこと

データセンターの電力需要をもっと簡単かつ正確に予測したい

データセンターでは、使用する電力量を予測し、月あたり使用電力の最大値を基準に電力会社と契約を行います。使用量が契約を上回ってしまうと超過金が発生してしまいますが、反対に余裕を見過ぎた契約もムダが大きく、正確な需要予測が求められます。また、昨今、電力不足は社会課題の1つになっていますから、私たちの電力需要をできるだけ正確に電力会社に伝えておきたいという思いもあります。これまでは経験豊富なベテランが工数をかけて人手で予測してきましたが、長年かけて培ってきたノウハウの継承は簡単ではありません。誰でも業務を担えるよう、もっと簡単かつ正確に予測する方法を模索していました。

できたこと

誰でも予測を行える上、精度も向上。工数も5日から半日に削減

機械学習に関するノウハウを蓄積していくために、社内の様々な部署の課題をヒアリングしました。その1つがDC運営部でした。需要予測は、機械学習の主要な活用法の1つですが、「電力」の需要予測は初めての取り組み。貴重な経験を積み上げることができました。

実際のプロジェクトでは、わずか2週間で予測モデルを構築。この予測モデルを活用することで、DC運営部は、従来5日程度かかっていた電力需要予測業務を半日程度に削減しています。また予測値と実績値を比較した際の年間平均誤差も3.3%から1.9%に改善し、予測の精度も向上しています。

苦労したこと

様々な条件が関与する電力使用量。どのデータを組み合わせるかがカギ

データセンターの電力需要は、一見、収容するサーバーのラック数だけでも計算できそうに見えますが、実は様々な条件が関与しています。例えば、サーバールームを冷却するための空調電力はサーバー負荷によって変動したり、外気温により様々な設備電力が変動したりします。それら多岐にわたる項目の中から、DataRobotの予測精度を改善するために、どの項目を条件として追加するか。その情報の整理と効果の見極めに苦労しました。

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