本研究では一般需要家の一例としてガソリンスタンドの需要を種別毎に相関分析し、1時間毎の総需要曲線を予測する手法を開発した。エアコン需要は気温相関が強いが、季節や時間帯により係数は異なる。また、夜間の照明需要は季節毎にパタンが決まっており、気温や湿度に相関はない。昼間の照明需要は湿度に大きな相関があり、日照や天候情報を湿度で代用できることがわかった。 開発した予測手法は需要種別毎に、また時間帯毎に予測法を切り替えるもので、相関が強い場合は1年前の同季節データで求めた重回帰モデルを、そうでなければ直前30日の平均を使い予測をしている。予測精度は良好で実用性もある。