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J-GLOBAL ID：201702239151215200   整理番号：17A1705740

電力負荷プロファイルの特殊性について【Powered by NICT】

On the distinctiveness of the electricity load profile

著者 (5件)： Bicego M. (University of Verona, Ca’ Vignal 2, Strada Le Grazie 15, Verona, 37134, Italy) ,  Farinelli A. (University of Verona, Ca’ Vignal 2, Strada Le Grazie 15, Verona, 37134, Italy) ,  Grosso E. (University of Sassari, Italy) ,  Paolini D. (University of Sassari, Italy) ,  Ramchurn S.D. (University of Southampton, UK)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 74  ページ： 317-325  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 細粒電力消費データの最近のアベイラビリティ増加は,パターン認識技術の開発を可能にするエネルギー顧客の挙動をキャラクタライズし,解析した。パターン認識分析は代表的には,集団レベル,すなわちで行ったコヒーレント挙動をユーザの発見,クラスタリング法による,グループをめざして この標的価格または集団エネルギー購買のための,例えば,有用であった。本論文では,この方向に沿って一歩前進した,単一ユーザの挙動を識別する,すなわち,バイオメトリクスの意味での可能性を調べた。アスペクトを適切に処理されておらず,重要な操作への道を開くであろう,行動標的化に基づく代替広告スキームの導出である。負荷プロファイル(すなわち電気エネルギーの毎日の摂取)の特異性を調べるために,本研究では,生データ(元のエネルギー消費時系列)と周波数係数と正規化した荷重形状指標としてそのような特徴の異なるタイプを用いて,様々な分類スキームを示した。二つの実世界データセット上で得られた結果は,負荷プロファイルは単一ユーザに関する重要な特徴的な情報を含むことを示唆した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 購買 ,  *パターン認識 ,  ターゲティング ,  周波数 ,  アベイラビリティ ,  バイオメトリクス ,  広告 ,  電力消費 ,  正規化 ,  コヒーレンス ,  エネルギー消費
準シソーラス用語： 生データ ,  電気エネルギー ,  *特異性 ,  *電力負荷 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： エネルギー市場 ,  負荷プロファイル ,  バイオメトリクス ,  分類 ,  前処理

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 電力負荷 ,  プロファイル ,  特殊性