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J-GLOBAL ID：201802284957530338   整理番号：18A0485836

Gauss過程を用いた個々の建物の電力消費,太陽光発電と正味需要の確率論的予測【Powered by NICT】

Probabilistic forecasting of electricity consumption, photovoltaic power generation and net demand of an individual building using Gaussian Processes

著者 (5件)： van der Meer D.W. (Built Environment Energy Systems Group (BEESG), Division of Solid State Physics, Department of Engineering Sciences, Uppsala University, P.O. Box 534, SE-751 21 Uppsala, Sweden) ,  Shepero M. (Built Environment Energy Systems Group (BEESG), Division of Solid State Physics, Department of Engineering Sciences, Uppsala University, P.O. Box 534, SE-751 21 Uppsala, Sweden) ,  Svensson A. (Division of Systems and Control, Department of Information Technology, Uppsala University, P.O. Box 337, SE-751 05 Uppsala, Sweden) ,  Widen J. (Built Environment Energy Systems Group (BEESG), Division of Solid State Physics, Department of Engineering Sciences, Uppsala University, P.O. Box 534, SE-751 21 Uppsala, Sweden) ,  Munkhammar J. (Built Environment Energy Systems Group (BEESG), Division of Solid State Physics, Department of Engineering Sciences, Uppsala University, P.O. Box 534, SE-751 21 Uppsala, Sweden)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 213  ページ： 195-207  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  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： 単一世帯の住宅電力消費,太陽電池(PV)電力発生と正味需要の確率的予測のためのGauss過程(GP)の利用に関する研究を提示した。時系列の一般的な形状に及ぼす事前信念をコードする共分散関数は,GPsの性能に重要な役割を果たし,一般的な選択は二乗指数(SE)であり,SEは物理的プロセスの準最適であるという議論されてきた。,種々の(組合せの)共分散関数を試験した。さらに,GPに伴う実質的な学習と推論時間を回避するために,移動訓練窓を用いたハイパーパラメータを動的に更新することの可能性を調べ,予測精度に及ぼす影響を評価した。動的GPは有意に低い計算負荷が,鋭いピークを捉える能力を犠牲にして静的GPよりも鋭い予測間隔(PI)を生成することを示した。添加では,正味需要予測の場合の直接と間接的予測戦略の間の精度の違いを調べ,後者は高被覆率確率で広いPIを生成する傾向があることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 需要予測 ,  *発電 ,  *太陽光発電 ,  *電力消費 ,  *確率論 ,  被覆率 ,  太陽電池 ,  *予測 ,  *Gauss過程
準シソーラス用語： 計算負荷 ,  予測精度 ,  ハイパーパラメータ ,  共分散関数 ,  世帯 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Gauss過程 ,  PV ,  住宅電力消費 ,  ネット需要 ,  確率 ,  予測

分類 (2件)： エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V) ,  電力工学・電力事業一般  (NB01000X)

タイトルに関連する用語 (6件)： Gauss過程 ,  建物 ,  電力消費 ,  太陽光発電 ,  需要 ,  予測