論文の概要: Analyzing the Effects of COVID-19 Pandemic on the Energy Demand: the Case of Northern Italy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15654v1
• Date: Mon, 9 Nov 2020 17:05:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 02:44:49.815970
• Title: Analyzing the Effects of COVID-19 Pandemic on the Energy Demand: the Case of Northern Italy
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスパンデミックがエネルギー需要に与える影響の分析--イタリア北部を事例として
• Authors: Paolo Scarabaggio, Massimo La Scala, Raffaele Carli, Mariagrazia Dotoli
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.331287001215395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The COVID-19 crisis is profoundly influencing the global economic framework due to restrictive measures adopted by governments worldwide. Finding real-time data to correctly quantify this impact is very significant but not as straightforward. Nevertheless, an analysis of the power demand profiles provides insight into the overall economic trends. To accurately assess the change in energy consumption patterns, in this work we employ a multi-layer feed-forward neural network that calculates an estimation of the aggregated power demand in the north of Italy, (i.e, in one of the European areas that were most affected by the pandemics) in the absence of the COVID-19 emergency. After assessing the forecasting model reliability, we compare the estimation with the ground truth data to quantify the variation in power consumption. Moreover, we correlate this variation with the change in mobility behaviors during the lockdown period by employing the Google mobility report data. From this unexpected and unprecedented situation, we obtain some intuition regarding the power system macro-structure and its relation with the overall people's mobility.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)危機は、世界各国政府による規制措置により、世界経済の枠組みに大きな影響を与えている。 この影響を正しく定量化するためにリアルタイムデータを見つけることは非常に重要だが、それほど簡単ではない。 それでも、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与えてくれる。 エネルギー消費パターンの変化を正確に把握するため,本研究では,イタリア北部(パンデミックの影響が最も大きいヨーロッパ地域)における電力需要の推計を,新型コロナウイルスの緊急事態発生時に計算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。 予測モデルの信頼性を評価した後,実測値と実測値を比較し,消費電力の変動を定量化する。 さらに,この変動は,google mobility report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。 この予期せぬ、前例のない状況から、電力系統のマクロ構造とその全体の移動性との関係に関する直観を得る。

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