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J-GLOBAL ID：201802233603539777   整理番号：18A1680899

集約レベルでの最適電力マッチングのためのスマートメータデータからの確率的住宅負荷プロファイルの生成【JST・京大機械翻訳】

Generating Stochastic Residential Load Profiles from Smart Meter Data for an Optimal Power Matching at an Aggregate Level

著者 (5件)： Zufferey Thierry (ETH Zurich, Power Systems Laboratory, Switzerland) ,  Toffanin Damiano (Adaptricity AG, Zurich, Switzerland) ,  Toprak Diren (Adaptricity AG, Zurich, Switzerland) ,  Ulbig Andreas (Adaptricity AG, Zurich, Switzerland) ,  Hug Gabriela (Adaptricity AG, Zurich, Switzerland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： PSCC  ページ： 1-7  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,季節性を本質的に説明するMarkov連鎖に基づく住宅負荷プロファイルをモデル化するための適応手法を提示した。このアプローチは,短期的な季節性が遷移行列において明示的にモデル化される従来のアプローチと比較される。数百の家庭からの250日以上のスマートメータデータの詳細な評価は,提案した手法が個々の負荷の統計的性質の保存において従来の手法よりも性能が優れているが,凝集負荷と実際の集約負荷データの間の誤差を最小化することを示した。Markov遷移確率を学習するロジスティック回帰モデルにより実質的な改善が達成され,中間から長期の基底における季節性をより良く捉えることができる。さらに,最小二乗回帰に基づく方法を提案し,スマートメータなしで合成プロファイルを家庭に割り当てた。集約電力マッチングと組み合わせて,負荷プロファイル生成のための適応アプローチは,部分的スマートメータデータに基づく正確な配電グリッド状態推定を可能にした。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 遷移確率 ,  配電 ,  凝集 ,  モデリング ,  *電力 ,  基底 ,  *マッチング ,  Markov連鎖 ,  最小二乗法 ,  *集中化 ,  状態推定
準シソーラス用語： ロジスティック回帰モデル ,  遷移行列 ,  季節性 ,  *スマートメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 集約 ,  マッチング ,  スマートメータ ,  確率 ,  住宅 ,  プロファイル