論文の概要: The COVID-19 pandemic's impact on U.S. electricity demand and supply: an
early view from the data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16504v1
- Date: Tue, 30 Jun 2020 03:25:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-12 01:33:17.141943
- Title: The COVID-19 pandemic's impact on U.S. electricity demand and supply: an
early view from the data
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックが米国の電力需要と供給に与える影響-データから
- Authors: Duzgun Agdas and Prabir Barooah
- Abstract要約: 我々は2020年5月末までの電力データを分析し、電力需要と電力網のストレスを示す変数の両方を調査した。
その結果、パンデミックが電力需要に与える影響は、比較可能な時間枠からの単純な削減ではないことが示唆された。
外出禁止令の発令前後に見られた変更は、2020年5月までに復活したようである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: After the onset of the recent COVID-19 pandemic, a number of studies reported
on possible changes in electricity consumption trends. The overall theme of
these reports was that ``electricity use has decreased during the pandemic, but
the power grid is still reliable''---mostly due to reduced economic activity.
In this paper we analyze electricity data upto end of May 2020, examining both
electricity demand and variables that can indicate stress on the power grid,
such as peak demand and demand ramp-rate. We limit this study to three states
in the USA: New York, California, and Florida. The results indicate that the
effect of the pandemic on electricity demand is not a simple reduction from
comparable time frames, and there are noticeable differences among regions. The
variables that can indicate stress on the grid also conveyed mixed messages:
some indicate an increase in stress, some indicate a decrease, and some do not
indicate any clear difference. A positive message is that some of the changes
that were observed around the time stay-at-home orders were issued appeared to
revert back by May 2020. A key challenge in ascribing any observed change to
the pandemic is correcting for weather. We provide a weather-correction method,
apply it to a small city-wide area, and discuss the implications of the
estimated changes in demand. The weather correction exercise underscored that
weather-correction is as challenging as it is important.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックが始まった後、多くの研究が電力消費の傾向の変化について報告した。
これらの報告書の全体的なテーマは「「電力利用はパンデミックの間に減少したが、電力網は依然として信頼できる」というものだった。
本稿では,2020年5月末までの電力データを分析し,電力需要とピーク需要や需要増加率といった電力網のストレスを示す変数について検討する。
私たちはこの研究を、ニューヨーク、カリフォルニア、フロリダの3州に限定しています。
その結果,電力需要に対するパンデミックの影響は,比較した時間枠からの単純な減少ではなく,地域差が顕著であることが示唆された。
グリッドのストレスを示す変数は混合メッセージを伝達する:ある変数はストレスの増加を示し、ある変数は減少を示し、ある変数は明確な違いを示しない。
ポジティブなメッセージは、外出禁止命令が発行された頃のいくつかの変更は2020年5月までに復活したように見えたというものである。
パンデミックの変化を観察する上で重要な課題は、天候の調整だ。
気象補正手法を提案し,それを小都市全域に適用し,需要の変化がもたらす影響について考察する。
気象補正運動は、気象補正が重要であると同時に難しいと強調した。
関連論文リスト
- Back to the Future: GNN-based NO$_2$ Forecasting via Future Covariates [49.93577170464313]
都市全域にわたる地上監視ネットワークにおける大気質観測について検討する。
我々は過去と将来の共変分を現在の観測に埋め込む条件付きブロックを提案する。
将来の気象情報に対する条件付けは,過去の交通状況を考えるよりも影響が大きいことが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-08T09:13:16Z) - Causal Effect Estimation with Global Probabilistic Forecasting: A Case
Study of the Impact of Covid-19 Lockdowns on Energy Demand [2.126171264016785]
外部介入の不確実性が電力需要に与える影響を分析する必要がある。
本稿では,介入の因果的影響分布を推定するために,ディープラーニングアプローチを用いる。
コビッド19のロックダウンがエネルギー消費に与える影響を事例として考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-19T09:39:29Z) - Forecasting Electricity Prices [0.0]
電力システムの安定性は、生産と消費のバランスを一定に保つことを要求する。
断続的再生可能エネルギー源の急速な拡大は、コストのかかる蓄電容量の増加によって相殺されない。
比較的擬似的な計量(あるいは統計)モデルから、より複雑で理解しにくいものへのシフトがある。
ケーススタディは、異なるモデルから得られた価格予測に基づいて、スケジューリングやトレーディング戦略の利益を比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-25T15:46:26Z) - Impact of COVID-19 Policies and Misinformation on Social Unrest [0.0]
我々は、西欧8か国と米国の4か国における社会不安(抗議)、健康結果、公衆衛生命令、誤情報との相互作用に焦点を当てる。
我々は、高い抗議活動の時期と、時間とともに抗議活動の総数を特定するために、バイナリ抗議指標の1～3週間の予測を作成しました。
ベルギーを除くすべての地域で、我々のさまざまなデータストリームから少なくとも1つの特徴が抗議行動の予測であることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-07T16:05:10Z) - Modelling the transition to a low-carbon energy supply [91.3755431537592]
気候変動の影響を制限するため、低炭素電力供給への移行が不可欠である。
二酸化炭素排出量の削減は、世界がピーク点に達するのを防ぐのに役立ちます。
排気ガスの排出は、世界中の気象条件の極端に繋がる可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-25T12:37:05Z) - From Static to Dynamic Prediction: Wildfire Risk Assessment Based on
Multiple Environmental Factors [69.9674326582747]
ワイルドファイアはアメリカ合衆国西海岸で頻繁に起こる最大の災害の1つである。
カリフォルニアの山火事リスクが高い地域を解析・評価するための静的・動的予測モデルを提案します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-14T17:56:17Z) - The impact of online machine-learning methods on long-term investment
decisions and generator utilization in electricity markets [69.68068088508505]
電力需要プロファイルを24時間以内に予測するために,オフライン11とオンライン5の学習アルゴリズムが与える影響を調査した。
最良オフラインアルゴリズムと比較して,オンラインアルゴリズムを用いて平均絶対誤差を30%削減できることを示した。
また,予測精度の大きな誤差は,17年間の投資に不均等な誤差があることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-07T11:28:54Z) - Investigating Underlying Drivers of Variability in Residential Energy
Usage Patterns with Daily Load Shape Clustering of Smart Meter Data [53.51471969978107]
スマートメータの大規模展開は、日々の負荷パターンの分散を探求する研究の動機となっている。
本稿では,電力消費パターンが変動性を示すメカニズムを明らかにすることを目的とした。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-16T16:56:27Z) - Bayesian model of electrical heating disaggregation [68.8204255655161]
スマートメーターの採用は、ヨーロッパのスマートエネルギーへの移行における大きなマイルストーンである。
フランスの住宅セクターは電力消費の35%$approx$35%、電気暖房による世帯の40%$approx$40%(INSEE)である。
Linkyの展開するスマートメーターの数は2021年に3500万に達する見込みだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-11T10:05:15Z) - Analyzing the Effects of COVID-19 Pandemic on the Energy Demand: the
Case of Northern Italy [7.331287001215395]
電力需要プロファイルの分析は、全体的な経済動向に関する洞察を提供する。
我々は,イタリア北部の集積電力需要を推定する多層フィードフォワードニューラルネットワークを用いた。
Googleのモビリティレポートデータを用いて、ロックダウン期間中の移動行動の変化と相関する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-09T17:05:40Z) - Adaptive Methods for Short-Term Electricity Load Forecasting During
COVID-19 Lockdown in France [1.2891210250935146]
新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大を受け、世界中の多くの政府が厳格なロックダウンを強制するよう促している。
この政策の結果の1つは、電力消費パターンの大幅な変化である。
本稿では,カルマンフィルタとファインチューニングを用いた適応型一般化加法モデルを導入し,新しい電力消費パターンに適応する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-14T15:41:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。