論文の概要: Demand Response For Residential Uses: A Data Analytics Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02908v1
- Date: Fri, 7 Aug 2020 00:06:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-02 01:57:27.992592
- Title: Demand Response For Residential Uses: A Data Analytics Approach
- Title(参考訳): 住宅利用に対する需要応答: データ分析のアプローチ
- Authors: Abdelkareem Jaradat, Hanan Lutfiyya, Anwar Haque
- Abstract要約: 本稿では,ユーザの分散電力消費データに適用可能なスマートシステム基盤を提案する。
本システムは,より重い操作モードを軽量モードにすることで,ユーザに対して要求応答(DR)の適用を促す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.107653758514456
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the Smart Grid environment, the advent of intelligent measuring devices
facilitates monitoring appliance electricity consumption. This data can be used
in applying Demand Response (DR) in residential houses through data analytics,
and developing data mining techniques. In this research, we introduce a smart
system foundation that is applied to user's disaggregated power consumption
data. This system encourages the users to apply DR by changing their behaviour
of using heavier operation modes to lighter modes, and by encouraging users to
shift their usages to off-peak hours. First, we apply Cross Correlation (XCORR)
to detect times of the occurrences when an appliance is being used. We then use
The Dynamic Time Warping (DTW) to recognize the operation mode used.
- Abstract(参考訳): スマートグリッド環境では、インテリジェントな測定装置の出現により、家電電力消費量の監視が容易になる。
このデータは、データ分析を通じて住宅の需要応答(DR)を適用し、データマイニング技術の開発に利用することができる。
本研究では,ユーザの分散型電力消費データに適用するスマートシステム基盤を提案する。
本システムでは,より重い操作モードを軽快なモードにすることや,使用時間をオフピーク時間にシフトさせることで,DRの適用を奨励する。
まず,クロス相関(XCORR)を用いて,アプライアンスの使用時の発生時刻を検出する。
次にdynamic time warping (dtw) を用いて動作モードを認識する。
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