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J-GLOBAL ID：202002256010748644   整理番号：20A2619931

ユーザ行動解析に基づく短期負荷予測【JST・京大機械翻訳】

Short-term Load Prediction Based on User Behaviors Analysis

著者 (4件)： Huang Li (Southeast University,School of Electrical Engineering,Nanjing,China) ,  Zhou Gan (Southeast University,School of Electrical Engineering,Nanjing,China) ,  Li Jie (Southeast University,School of Electrical Engineering,Nanjing,China) ,  Yang Shihai (State Grid Jiangsu Electric Power CO.LTD,State Grid Jiangsu Marketing Service Center (Metrology Center),Nanjing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICSGSC  ページ： 18-23  発行年： 2020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： 短期負荷予測は送電網の緊急需要応答のためのディスパッチと決定の基礎である。しかし,従来の負荷予測手法は,個々の家庭負荷の高いランダム挙動のため,あまり適応しない。本論文では,非常に短い時間間隔内のユーザホーム家電データを,非侵襲負荷同定技術の助けを借りて取得した。家庭家電装置の運転特性の詳細な解析により,様々な状態の差別化パラメータと関連するエッジ値を決定し,特定の家庭機器の状態空間セットをもたらす。連続時間Markovモデルを用いたユーザ行動解析モデル構築に基づいて,特定の家庭機器の時間領域確率分布関数と密度関数を導いた。状態遷移確率行列と速度マトリックスも得た。ユーザ短期負荷予測手順をKolmogorovフォワード方程式の解を適用して構築した。最後に,7月から9月までの中国の江蘇省の100の典型的家庭電力消費データを,分析のためにサンプリングした。提案方法の精度と有効性を,従来の負荷予測方法による解析と比較結果によって検証する。Copyright 2020 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： 電力消費 ,  送電系統 ,  *負荷予測 ,  確率行列 ,  家庭電器 ,  有効性 ,  連続時間系 ,  解析モデル
準シソーラス用語： 差別化 ,  Markovモデル ,  非侵襲 ,  *ユーザ行動 ,  状態空間 ,  状態遷移 ,  時間領域 , 【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 (3件)： 行動解析 ,  短期 ,  負荷予測