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アイテム
家庭電気消費量の典型的パターンの抽出
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/78732
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/78732bfb86a0c-fa7d-4b1a-acfe-d8fd704cbfcd
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MPS11086015.pdf (921.2 kB)
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Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2011-11-24 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 家庭電気消費量の典型的パターンの抽出 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Extraction of Basic Patterns of Household Energy Consumption | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 早稲田大学先進理工学研究科電気情報生命専攻 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 早稲田大学先進理工学研究科電気情報生命専攻 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 早稲田大学先進理工学研究科電気情報生命専攻 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 早稲田大学先進理工学研究科電気情報生命専攻 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| School of Science and Engineering, Department of Electrical Engineering and Bioscience, Waseda University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| School of Science and Engineering, Department of Electrical Engineering and Bioscience, Waseda University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| School of Science and Engineering, Department of Electrical Engineering and Bioscience, Waseda University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| School of Science and Engineering, Department of Electrical Engineering and Bioscience, Waseda University | ||||||||
| 著者名 |
沈浩洋
日野英逸
村田昇
若尾真治
× 沈浩洋 日野英逸 村田昇 若尾真治
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 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． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 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. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10505667 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 巻 2011-MPS-86, 号 15, p. 1-6, 発行日 2011-11-24 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
