近年、省エネルギーや節電（デマンド管理）の観点から、各事業者は、電力需要の抑制と正確な予測が要求され、様々な解析がなされている。 今回は、本学黒髪南地区における7月の30分毎電力需要に対し、重回帰モデルとVARモデル（ベクトル値自己回帰モデル）の2つの予測モデルを考慮し、比較検討した。その結果、回帰モデルは説明変数に大きく依存するので、その変数が通常とは異なる値をとる時、予測精度が悪くなってしまう。一方、VARモデルは時間の経過とともに逐次更新される度にモデルの係数を変わるため、柔軟な対応ができ、予測精度も高い。今後は、両モデルの特徴をさらに詳細に検討し、節電や省エネルギーに貢献していきたい。