Predicting monthly electricity consumption using machine learning algorithm towards zero carbon foot print

日本語

本論文は、機械学習アルゴリズムを用いて月間電力消費量を予測し、ゼロカーボンフットプリントへの貢献を目指す。具体的な手法やデータセットの詳細は不明だが、エネルギー効率化と需要予測による排出削減の可能性を示唆する。

English

This paper uses machine learning to predict monthly electricity consumption, aiming to contribute to zero carbon footprint. While specific methods and data are unknown, it suggests potential for energy efficiency and demand-side management to reduce emissions.

日本のGX文脈において

日本では、気候変動対策として需要予測による電力系統の安定化と再生可能エネルギー統合が重要視されている。本論文は、機械学習を活用した需要予測の事例として、日本のエネルギー管理システムやスマートグリッドへの応用に示唆を与える可能性がある。

In the global GX context

Globally, electricity consumption forecasting is key for grid stability and renewable integration. This paper contributes to the growing body of ML applications for energy efficiency, supporting decarbonization goals.