論文の概要: A multi-dimensional unsupervised machine learning framework for clustering residential heat load profiles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16701v1
- Date: Mon, 11 Nov 2024 13:33:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-01 05:10:57.914438
- Title: A multi-dimensional unsupervised machine learning framework for clustering residential heat load profiles
- Title（参考訳）: 住宅熱負荷分布のクラスタリングのための多次元教師なし機械学習フレームワーク
- Authors: Vasilis Michalakopoulos, Elissaios Sarmas, Viktor Daropoulos, Giannis Kazdaridis, Stratos Keranidis, Vangelis Marinakis, Dimitris Askounis,
- Abstract要約: 本稿では,暖房負荷プロファイルをクラスタリングするための教師なし機械学習フレームワークを提案する。
プロファイルは,ボイラー使用量,暖房需要量,気象条件,建築特性,ユーザ行動の5次元にわたって分析される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6726153933903247
- License:
- Abstract: Central to achieving the energy transition, heating systems provide essential space heating and hot water in residential and industrial environments. A major challenge lies in effectively profiling large clusters of buildings to improve demand estimation and enable efficient Demand Response (DR) schemes. This paper addresses this challenge by introducing an unsupervised machine learning framework for clustering residential heating load profiles, focusing on natural gas space heating and hot water preparation boilers. The profiles are analyzed across five dimensions: boiler usage, heating demand, weather conditions, building characteristics, and user behavior. We apply three distance metrics: Euclidean Distance (ED), Dynamic Time Warping (DTW), and Derivative Dynamic Time Warping (DDTW), and evaluate their performance using established clustering indices. The proposed method is assessed considering 29 residential buildings in Greece equipped with smart meters throughout a calendar heating season (i.e., 210 days). Results indicate that DTW is the most suitable metric, uncovering strong correlations between boiler usage, heat demand, and temperature, while ED highlights broader interrelations across dimensions and DDTW proves less effective, resulting in weaker clusters. These findings offer key insights into heating load behavior, establishing a solid foundation for developing more targeted and effective DR programs.
- Abstract（参考訳）: エネルギー移行の達成の中心として、暖房システムは、住宅や工業環境において欠かせない空間暖房と温水を提供する。
大きな課題は、需要予測を改善し、効率的な需要応答(DR)スキームを実現するために、建物の大規模なクラスタを効果的にプロファイリングすることである。
本稿では, 家庭内暖房負荷分布をクラスタ化するための教師なし機械学習フレームワークを導入し, 天然ガス空間の暖房と湯沸騰器に着目した。
プロファイルは,ボイラー使用量,暖房需要量,気象条件,建築特性,ユーザ行動の5次元にわたって分析される。
Euclidean Distance (ED), Dynamic Time Warping (DTW), Derivative Dynamic Time Warping (DDTW)の3つの距離指標を適用し,クラスタリング指標を用いて評価を行った。
提案手法は, ギリシャの29の住宅において, カレンダー暖房期間(すなわち210日)を通じてスマートメータを備えた建物について検討した。
以上の結果から,DTWはボイラ使用量,熱需要量,温度の相関関係が強く,DDTWがより有効でないことが示唆された。
これらの発見は、負荷挙動の加熱に関する重要な洞察を与え、よりターゲットを絞った効果的なDRプログラムを開発するための確かな基盤を確立する。
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