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J-GLOBAL ID：202102257290774236   整理番号：21A0153422

深層学習を用いた電力消費者のディジタルモデルの開発【JST・京大機械翻訳】

Developing a Digital Model of an Electricity Consumer using Deep Learning

著者 (2件)： Maryasin Oleg Yu. (Yaroslavl State Technical University,Department of Cybernetics,Yaroslavl,Russia) ,  Lukashov Andrey I. (Yaroslavl State Technical University,Yaroslavl,Russia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SUMMA  ページ： 624-629  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： 本論文は,深層学習技術を用いて,電気消費者のディジタルモデルを作成する挑戦を扱った。ディジタルモデルの主要な利点は,エネルギー消費と市場電力価格の予測,ならびにピーク電力時間の予測を含む。エネルギー消費者のディジタルモデルを実装するために,深学習のための一般的なKerasライブラリを用いて,Pythonアプリケーションを開発した。Yaroslavl州の技術大学を電気のサンプル消費者として取り上げた。また,本論文は,エネルギー消費と電力価格の予測,ニューラルネットワークのパラメータに関する予測品質の分析,および適用した訓練アルゴリズムに関する数値実験の結果を示した。ピーク電力時間を予測する試験ポテンシャルは,これまで低い結果の精度を提供するが,エネルギーコストの削減に大きな実用的影響を与える可能性がある。Copyright 2021 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： *学習 ,  *消費者 ,  *電力消費 ,  ニューラルネットワーク ,  応用プログラム ,  ディジタル方式 ,  エネルギー消費 ,  エネルギーコスト ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 数値実験 ,  電力価格 ,  Python ,  ピーク電力 ,  *深層学習 , 【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 (5件)： 深層学習 ,  電力消費 ,  ディジタル ,  モデル ,  開発