河村勉教授が2月12日と19日の２回に渡り、社会人や学生を対象とした公開講座を開催しました。
延べ19人に参加いただき、ビルや工場向けの電力需要予測技術（重回帰分析）と蓄電池の最適運転計画技術（数理最適化）を紹介し、データサイエンス（Excel、Python、生成AI)を活用した演習を受講者と行いました。
第１回「電力需要予測技術」について学ぶ
Excel、Python、生成AIの各種ツールのメリット・デメリットを紹介しました。
次に、ビルを対象として、電力の実績データと日時、気象情報等の一般に公開されているデータを使った、電力需要予測技術を説明しました。
各種ツールを使って、明日使用する電力を予測する演習を行いました。
第２回「エネルギーシステムの最適運転計画技術」について学ぶ
蓄電池の最適運転により電力料金を削減して省エネを行う数理最適化技術を説明しました。
蓄電池の放電・蓄電、購入電力等の値を用いて、電気代を最小化へ導く演習を行いました。
受講者の声
・プログラミング言語のPythonを用いて実装することが多いですが、エクセルでも同様の計算が可能であることに驚きました。生成AIを活用しながらプロンプトエンジニアリングの手法についても学ぶことができ、有意義な学修機会となりました。
・実務に直結する実践的な知識やスキルを学べたことは、大変有り難かったです。講師の分かりやすい説明や豊富な事例を交えた講義内容により、複雑なテーマでも理解を深めることができました。
データサイエンスを活用したエネルギーマネジメントを実践し、節約や省エネに役立ててみませんか。