| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-01-29 10:15 スマートメーターで取得した家庭電力データの解析 ○大桃和樹・小檜山裕太・趙 強福（会津大）  ASN2015-90 |
|
| 抄録 | （和） | 本稿では，家庭に設置されたスマートメーターによって計測された消費電力データを用いて，家庭の将来の消費電力量の予測を行う．各家庭に対する細かな予測が可能であれば，地域全体の予測の精度向上に期待出来，電力会社にとって，発電コストを抑えることに繋がる．予測方法として，サポートベクター回帰(SVR)を用いた方法と，自己回帰和分移動平均(ARIMA)モデルを用いた方法を提案し，比較する．実験結果から，一人暮らしの家庭に対しては，非線形なモデルを用いても予測不可能であり，多人数の家庭に対しては，線形なモデルでも十分に予測可能であるだろうということが確認できた． |
| （英） | In this paper, by using electricity data obtained by smart meters located in residential houses, we try to predict future amount of electricity. If we can predict it correctly for all families, we promise to improve the accuracy of the prediction for all over the region and to reduce the cost of electricity generation for electricity companies. As prediction methods, we investigate a method using Support Vector Regressions (SVRs) and a method using Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) models. Then we compare these methods. Experimental results show that for single-person families, it is almost impossible to predict the electricity, even if we use non-linear models like SVR. For multi-person families, on the other hands, we can predict the electricity relatively well even if we use linear model like ARIMA. |
|
| キーワード | （和） | スマートメーター / 消費電力 / サポートベクター回帰 / ARIMAモデル / / / / |
| （英） | Smart meter / Electricity consumption / Support vector regression / ARIMA model / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 437, ASN2015-90, pp. 63-68, 2016年1月. | |
| 資料番号 | ASN2015-90 | |
| 発行日 | 2016-01-21 (ASN) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ASN2015-90 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MICT ASN MoNA |
| 開催期間 | 2016-01-28 - 2016-01-29 |
| 開催地（和） | 箱根湯本温泉の旅館 ホテルおかだ |
| 開催地（英） | Hotel Okada |
| テーマ（和） | 知的環境, 医療・健康・スポーツのための技術, スマートシティとモバイル通信, 技術展示および一般 |
| テーマ（英） | Ambient intelligence, ICT for Medical, Healthcare and Sports, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ASN |
| 会議コード | 2016-01-MICT-ASN-MoNA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スマートメーターで取得した家庭電力データの解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis of Family Electricity Data Obtained by Smart Meters |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | スマートメーター / Smart meter |
| キーワード(2)（和/英） | 消費電力 / Electricity consumption |
| キーワード(3)（和/英） | サポートベクター回帰 / Support vector regression |
| キーワード(4)（和/英） | ARIMAモデル / ARIMA model |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大桃 和樹 / Kazuki Omomo / オオモモ カズキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 会津大学 (略称： 会津大) University of Aizu (略称： Univ. Aizu) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小檜山 裕太 / Yuta Kobiyama / コビヤマ ユウタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 会津大学 (略称： 会津大) University of Aizu (略称： Univ. Aizu) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 趙 強福 / Qiangfu Zhao / |
| 第3著者 所属（和/英） | 会津大学 (略称： 会津大) University of Aizu (略称： Univ. Aizu) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-01-29 10:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ASN |
| 資料番号 | ASN2015-90 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.437 |
| ページ範囲 | pp.63-68 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-01-21 (ASN) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]