소개

전력 사용량 예측의 세미나를 하고 있어, 각 전력 회사의 공표되고 있는 과거의 사용 전력량의 형식이 마을 거리이므로 취득하는 것이 어렵다고 하는 의견을 듣고 있었습니다.
그래서 각 전력 회사별로 데이터 취득 방법을 정리해 보겠습니다.

덧붙여서, 대상으로 하는 전력회사는, 홋카이도 전력, 도호쿠 전력, 도쿄 전력, 호쿠리쿠 전력, 중부 전력, 간사이 전력, 중국 전력, 시코쿠 전력, 규슈 전력, 오키나와 전력으로, 이번은 규슈 전력씨를 취급해 봅니다 .

주: 대량의 다운로드를 반복하면 서버에 부담이 걸리므로, 다운로드는 1회만 하거나 대상 기간을 한정해 실시하도록 유의해 주세요.

운영 환경

Google의 Coraboratory라는 환경에서 작동합니다.

공동체

웹사이트

아래 웹사이트에서 데이터를 다운로드할 수 있습니다.

규슈 전력 송배전 덴키 예보

다운로드

for y in range(2016, 2020):
  for m in range(1,13):

    for d in range(1, 32):
      url = "https://www.kyuden.co.jp/td_power_usages/csv/juyo-hourly-{:04}{:02}{:02}.csv".format(y, m, d)
      !wget $url

읽기 및 시각화

from glob import glob
import pandas as pd

files = glob("*.csv")
files.sort()

df_juyo = pd.DataFrame()

for f in files:
  print("\r", f, end="")
  try:
    df = pd.read_csv(f, encoding="Shift_JIS", skiprows=7, nrows=24)
    d = df.DATE + " " + df.TIME
  except:
    df = pd.read_csv(f, encoding="Shift_JIS", skiprows=13, nrows=24)
  df.head()
  df_juyo = pd.concat([df_juyo, df])

df_juyo.index = pd.to_datetime(df_juyo["DATE"] + " " + df_juyo["TIME"])
df_juyo["当日実績(万kW)"].plot(figsize=(15,5))

할 수 있었다!

오키나와 전력씨의 그래프의 상한이 140만 kWh이었으므로, 규슈 전력씨는 약 10배군요~.

또, 2018년의 연말, 2019년의 연시, 2019년의 연말과 전력 사용량이 크게 줄어들고 있군요.
뭔가 있었습니까?
조금 살펴 보겠습니다.

전기 사용량을 보면, 여러가지 깨달음이 있네요.
이상, 현장에서 기무라가 전했습니다.

보충

기사를 읽은 사람으로부터 「시간이 걸리기 때문에, 빨리 데이터를 갖고 싶은 경우에는 어떻게 하면 좋을까?」라고 하는 질문이 있었으므로, 조금 데이터를 판매해 보기로 했습니다.
데이터에 관심이 있다면 아래 URL을 참조하십시오.