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  1. 研究報告
  2. ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)
  3. 2012
  4. 2012-UBI-036

家庭内生活パターンを考慮した電力需要予測手法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/86274
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/86274
c9c0f11b-13d5-4359-8075-860f6daf2ea5
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-UBI12036017.pdf IPSJ-UBI12036017.pdf (1.3 MB)
Copyright (c) 2012 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2012-10-25
タイトル
タイトル 家庭内生活パターンを考慮した電力需要予測手法
タイトル
言語 en
タイトル Power Demand Prediction using Domestic Life Patterns
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 消費電力
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
立命館大学大学院理工学研究科
著者所属
立命館大学大学院理工学研究科
著者所属
立命館大学情報理工学部
著者所属(英)
en
Graduate School of Science and Engineering, Ritsumeikan University
著者所属(英)
en
Graduate School of Science and Engineering, Ritsumeikan University
著者所属(英)
en
College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University
著者名 市川昌宏 向井政貴 西尾信彦

× 市川昌宏 向井政貴 西尾信彦

市川昌宏
向井政貴
西尾信彦

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年の技術発展に伴い,家庭用機器のエネルギー消費効率は大幅に向上している.しかし,家庭用エネルギーの消費は,国民の生活スタイルの多様化やオール電化の普及などから著しく増加している.これにより,エネルギー問題および環境問題に対する人々の関心が高まっている.そこで,本稿ではユーザが自ら設定した省エネ目標に向けて,適切なプランニングを行うための電力需要予測手法を提案する.提案手法では,ユーザが家電をつける確率を電力消費履歴と環境情報を用いて,ユーザの在室の有無を行動履歴を用いて算出する.また,そのさいに 1 日単位での電力需要の予測である短期電力需要予測と, 1 ヵ月単位での電力需要の予測である長期電力需要予測の 2 つの手法を用いることで,より適切なプランニングを行うことができると考えられる.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Recently, the energy consumption efficiency of the home electronics is improved due to technological development.But consumption of energy at home is increased because ofchanging of lifestyle and popularization of all-electric. As a result, the interests of the energy problems and environmental problem are increased.As a result, people have interests of the energy and environmental problems.In this paper, we propose a power demand prediction for the planing to save energy to reach a energy saving target which is decided by user.On our method,we detect two information.One is probability that users use home electronics by using power consumption history and collected sensor data.The other is information which is users are in the room or not by using the collected data. In addition, the better plan is expected by using daily power demand prediction and monthly power demand prediction.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11838947
書誌情報 研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)

巻 2012-UBI-36, 号 17, p. 1-5, 発行日 2012-10-25
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-21 17:41:49.282239
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