論文の概要: Investigating Underlying Drivers of Variability in Residential Energy
Usage Patterns with Daily Load Shape Clustering of Smart Meter Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11027v1
- Date: Tue, 16 Feb 2021 16:56:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-05 00:39:44.960462
- Title: Investigating Underlying Drivers of Variability in Residential Energy
Usage Patterns with Daily Load Shape Clustering of Smart Meter Data
- Title（参考訳）: スマートメータデータの日々の負荷形状クラスタリングによる住宅エネルギー利用パターンの変動要因の検討
- Authors: Ling Jin, C. Anna Spurlock, Sam Borgeson, Alina Lazar, Daniel Fredman,
Annika Todd, Alexander Sim, Kesheng Wu
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.51471969978107
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Residential customers have traditionally not been treated as individual
entities due to the high volatility in residential consumption patterns as well
as a historic focus on aggregated loads from the utility and system feeder
perspective. Large-scale deployment of smart meters has motivated increasing
studies to explore disaggregated daily load patterns, which can reveal
important heterogeneity across different time scales, weather conditions, as
well as within and across individual households. This paper aims to shed light
on the mechanisms by which electricity consumption patterns exhibit variability
and the different constraints that may affect demand-response (DR) flexibility.
We systematically evaluate the relationship between daily time-of-use patterns
and their variability to external and internal influencing factors, including
time scales of interest, meteorological conditions, and household
characteristics by application of an improved version of the adaptive K-means
clustering method to profile "household-days" of a summer peaking utility. We
find that for this summer-peaking utility, outdoor temperature is the most
important external driver of the load shape variability relative to seasonality
and day-of-week. The top three consumption patterns represent approximately 50%
of usage on the highest temperature days. The variability in summer load shapes
across customers can be explained by the responsiveness of the households to
outside temperature. Our results suggest that depending on the influencing
factors, not all the consumption variability can be readily translated to
consumption flexibility. Such information needs to be further explored in
segmenting customers for better program targeting and tailoring to meet the
needs of the rapidly evolving electricity grid.
- Abstract（参考訳）: 住宅の顧客は伝統的に、住宅の消費パターンのボラティリティが高く、ユーティリティやシステムフィーダの観点から集約された負荷に歴史的に焦点が当てられているため、個別の実体として扱われていない。
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り、さまざまな時間スケール、気象条件、さらには各家庭内および各家庭における重要な異質性を明らかにする可能性がある。
本稿では,電力消費パターンが変動を示すメカニズムと,需要応答(DR)の柔軟性に影響を及ぼす可能性のある制約を明らかにすることを目的とする。
提案手法を改良した適応型k-meansクラスタリング法を用いて, 夏季ピークユーティリティの"ハウスホールドデイ"をプロファイリングし, 興味の時間尺度, 気象条件, 世帯特性を含む外的および内的影響要因との関係を体系的に評価した。
この夏型のユーティリティーでは、屋外の温度が季節性や週ごとの負荷形状の変化の最も重要な外部要因であることが分かっています。
上位3つの消費パターンは、最高気温の日の使用量の約50%を表している。
夏季の負荷形態の変動は、家庭の温度に対する応答性によって説明できる。
その結果, 影響要因によっては, 消費の変動が容易に消費の柔軟性に変換できるわけではないことが示唆された。
このような情報は、急速に進化する電力網のニーズを満たすために、より良いプログラムターゲティングと調整のために顧客をセグメント化する上で、さらに検討する必要がある。
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