業務ビルスマートメータ模擬データからの需要家特徴の自動判別に関する基礎検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-138

グループ名: 【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集

発行日: 2020/03/01

タイトル(英語): A Basic Analysis on Automatic Classification of Customer Features from Commercial Smart Meter Data

著者名: 藤田隆司（会津大学）,大藤建太（会津大学）

著者名(英語): Ryuji Fujita (Graduate School of Computer Science, University of Aizu),Kenta Ofuji (Graduate School of Computer Science, University of Aizu)

キーワード: スマートメータ|業務ビル|異常検出|スマートメータ|ギョウムビル|イジョウケンシュツ

要約(日本語): 日本の業務ビルの1年分の電気使用量データを収録した環境共創イニシアチブ(SII)のBEMSオープンデータを用い、スマートメータデータの活用法として、需要家特徴の自動判別を試みる。多数の建物間で比較する際、時系列データでのスマートメータデータをそのまま使うと情報量が大き過ぎ、判別や異常検知の際に多くの時間を要する。筆者らは過去に、ロードカーブから特徴量を自動抽出し、データを圧縮して建物間比較などを行う方法を提案した。本稿はその続報として、ロードカーブ特徴量の改善と再選定を行い更に少ない特徴量で判別や異常検知が行えるかを検証した。

本誌掲載ページ: 228-229 p

原稿種別: 日本語