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J-GLOBAL ID:202202255200467406   整理番号:22A0619814

スマートメータデータに基づく顧客セグメント推定と既存の用途分類との関係性分析

Relationship Analysis on Customer Segmentation and Manually Defined Building Use Types Based on Smart Meter Data
著者 (2件):
資料名:
巻: 38th  ページ: ROMBUNNO.4-1  発行年: 2022年 
JST資料番号: L1885B  ISSN: 1883-4736  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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・電力消費に関する顧客特性をより実態に即して把握するための分析手法の確立のため,標題の顧客セグメントと既存の用途分類との関係性につき複数手法適用の結果を比較。
・7千以上の事業所の用途別電力消費量年間記録のBEMSデータを用い,Z-scoreによるスケーリング手法,新開発の稼働時間帯推定手法の両クラスタリングで比較。
・予備実験に基づき最適クラスタ数の最大値を10に設定し,前者では曜日を問わず時間帯毎に平均化し,後者では電力消費量のみを使用し稼働,非稼働の離散状態に変換。
・既存業種とクラスタリングの両分類はほぼ同等の挙動を示し,Z-score手法は業種分類の事業所を細分化させにくく,稼働時間帯ベース手法は業種を混同しにくい傾向。
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分類 (1件):
分類
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電力工学・電力事業一般 
引用文献 (4件):
  • Y. Zhang, T. Huang, E.F. Bompard, Big data analytics in smart grids: a review, Energy Informatics, pp. 1-8, 2018.
  • M. Quintana, P. Arjunan, and C. Miller; Islands of misfit buildings: Detecting uncharacteristic electricity use behavior using load shape clustering, Build. Simul. 14 (2021), pp.119-130.
  • SII, エネマネオープンデータ公開サイトのBEMSデータ; https://www.ems-opendata.jp/ (アクセス日 2021.10.13)
  • H. Komatsu and O. Kimura; A Combination of SOM-based Operating Time Estimation and Simplified Disaggregation for SME Buildings Using Hourly Energy Consumption Data, Energy and Buildings, 201 (2019), pp.118-133.

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