家電の機器情報を活用した重回帰分析による消費電力量予測

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2017-05-18
• タイトル: 家電の機器情報を活用した重回帰分析による消費電力量予測
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Predicting Power Consumption by Multiple Regression Analysis with Home Appliances Information
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: データ利活用・予測技術
• 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: 神奈川工科大学大学院
• 著者所属: 神奈川工科大学大学院
• 著者所属: 神奈川工科大学大学院
• 著者所属: 神奈川工科大学大学院
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Kanagawa Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Kanagawa Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Kanagawa Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Kanagawa Institute of Technology
• 著者名: 宮澤, 重明; 志田, 匠; 一色, 正男; 杉村, 博
• 著者名(英): Shigeaki, Miyazawa; Takumi, Sida; Masao, Isshiki; Hiroshi, Sugimura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 安定した電力供給をするために蓄電池を用いたピークシフトなどの手法が提案されている．効率的に蓄電池を運用するためには，家庭内の発電量や消費電力量の予測が重要とされているが，家庭を対象とした消費電力量予測は温度や湿度などの気象条件や，家事や掃除といった人間の行動によって突発的な変化があるため予測が困難である．また，従来手法ではこれらのデータの収集に温度，湿度，人感センサを複数個所に設置するため，「センサの維持管理」 や 「室内の美観を損なう」 などの理由により，予測システムを導入しにくい問題がある．そこで本研究では，新たにセンサを設置せずに一般家庭で普及している家電内センサを活用することで，室内の温度や湿度，機器の動作状態のデータを簡易的に収集するシステムを構築して在宅状況を考慮した重回帰分析による各時間の消費電力量を予測するシステムの開発と予測精度を評価した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In order to provide stable power supply, a method such as peak shift using a storage battery is proposed. For efficiently operating of the storage battery, prediction of the amount of power generation and power consumption in a house is considered to be important. The prediction of the power consumption for a house is influenced by temperature, humidity and person's behavior. Therefore, it is difficult to predict the power consumption because the environment of house is changed. In typical prediction methods need multiple sensors such as temperature, humidity and human sensor; and multiple installation location. Therefore, in this research, we collect data on indoor without installing new sensors, and use sensors of home appliances that are popular in general house. Moreover, by utilizing the operation state of home appliances information, we developed a system that predicts power consumption of each time period by using multiple regression analysis, and evaluate the prediction accuracy.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 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 2017-UBI-54, 号 1, p. 1-5, 発行日 2017-05-18
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8698
• 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