家庭電気消費量の典型的パターンの抽出

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タイトル別名
  • Extraction of Basic Patterns of Household Energy Consumption

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説明

太陽光発電，風力発電，及びコジェネレーションシステム (熱電併給システム) は，家庭の発電手段として実用化され，導入が進んでいるが，これらの発電手段にはそれぞれ長所と短所がある．実際にこれらの発電手段を導入する際には，家庭の電力消費パターンに応じて発電システムを最適に組み合わせる必要がある．本研究では，家庭の電力消費量の典型的なパターンを抽出する手法を提案する．一日の電気消費量を混合正規分布でフィッティングし，一般化 KL 情報量を用いて家庭の電力消費データを一日単位でクラスタリングする．Annex42 データセットを使い，提案手法により電気消費量の典型的なパターンを抽出できることを示す．Solar power, wind power, and co-generation (combined heat and power) systems are possible candidate for household power generation. These systems have their advantages and disadvantages. To propose the optimal combination of the power generation systems, the extraction of basic patterns of energy consumption of the house is required. In this study, energy consumption patterns are modeled by mixtures of Gaussian distributions. Then, using the symmetrized Kullback-Leibler divergence as a distance measure of the distributions, the basic pattern of energy consumption is extracted by means of hierarchical clustering. By an experiment using the Annex 42 dataset, it is shown that the proposed method is able to extract typical energy consumption patterns.

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1571698601997897344
  • NII論文ID
    110008694718
  • NII書誌ID
    AN10505667
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

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