スマートメータデータを用いた逆問題解析による住民行動分析とモデリング

カテゴリ: 部門大会

論文No: 285

グループ名: 【B】令和4年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2022/08/26

タイトル(英語): Analyzing and Modeling Occupant Behavior by Inverse Problems with Smart Meter Data

著者名: 西澤一輝（大阪大学），岸本一将（大阪大学），内田英明（大阪大学），下田吉之（大阪大学），山口容平（大阪大学），宮本誠文（関西電力）

著者名(英語): Kazuki Nishizawa (Osaka University), Kazumasa Kishimoto (Osaka University), Hideaki Uchida (Osaka University), Yoshiyuki Shimoda (Osaka University), Yohei Yamaguchi (Osaka University), Takafumi Miyamoto (Kansai Electric Power)

キーワード: スマートメータ|住民行動|逆問題|ワッサースタイン計量|Smart meter|Occupant Behavior|Inverse problem|Wasserstein metric

要約(日本語): 温室効果ガス削減に係る効果の定量化には、気象や設備などの経年変化を考慮可能なボトムアップ型のエネルギー需要推計モデルが有用である。本研究では、住宅用のスマートメータデータを用いて、ボトムアップ型モデルであるTREESの推計精度を向上し、住民行動の実態を明らかにした。具体的には、世帯類型毎の平均と標準偏差に集約されたデータに基づき、TREESで住民行動を模擬する居住者行動モデルの入力データを最適化した。誤差指標として確率分布間の最小輸送距離として定義されるWasserstein 距離を、また最適化手法としてベイズ最適化を用いて、解を効率的に探索した。その結果、深夜帯において推計値と実測値の誤差が大きく改善され、睡眠時間が短い等の住民行動の傾向が得られた。

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