スマートメーターの使用量から得られる特徴量について

カテゴリ: 部門大会

論文No: 120

グループ名: 【B】令和3年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2021/08/12

タイトル(英語): Features Obtained from the Power Consumption of the Smart meter

著者名: 田中俊生（九州電力），張本毅（九州電力），飯岡大輔（中部大学），長江大輔（九州電力送配電），太田淳一（九州電力送配電）

著者名(英語): Toshio Tanaka (Kyushu Electric Power), Tsuyoshi Harimoto (Kyushu Electric Power), Daisuke Iioka (Chubu University), Daisuke Nagae (Kyushu Electric Power Transmission and Distribution), Junichi Oota (Kyushu Electric Power Transmission and Distribution)

キーワード: スマートメーター|使用量|機械学習|クラスタリング|smart meter|power consumption|machine learning|clustering

要約(日本語): SMから得られる需要家の30分の使用量を，従来は取得が困難であった低圧需要家のロードカーブとして活用することで，配電系統の電圧・負荷管理業務の高度化が期待できる。しかしながら，全需要家へのSM設置には時間を要するため，SM未設置の需要家のロードカーブは，SMが既設の需要家のロードカーブモデルによる推定が必要である。ただし，需要家の世帯構成や電力用途（属性）はさまざまであるため，一つの属性に対し一つのロードカーブが妥当であるかはわかっていない。今回，需要家の属性は，接続送電サービスが「低圧電灯」で電流制限器による契約電流とし，同一属性のデータをクラスタリングにより分類する手法について検討を行なったので報告する。

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