財団法人 電力中央研究所

電力中央研究所 研究報告書(電力中央研究所報告)
[CRIEPI Research Report]

研究報告書「電力中央研究所報告」は当研究所の研究成果を取りまとめた刊行物として、昭和28年より発行されております。 一部の研究報告書はPDF形式で全文をダウンロードすることができます。 ダウンロードの際には、当サイトの利用規約を遵守の上ご利用ください。

※ PDFのファイルサイズが大きい場合には、ダウンロードに時間がかかる場合がございます。 ダウンロードは1回のクリックで開始しますので、ダウンロードが完了するまで、複数回のクリックはなさらないようご注意願います。

研究報告書 詳細情報
[Detailed Information]

報告書番号 [Report Number]
R15004
タイトル
スマートメータの電力需要データを用いた在・不在判定 −Aルートからのデータを用いた在・不在判定の精度改善手法−
[Title]
Occupancy Detection Using Electricity Consumption Data of Smart Meter -Improving Accuracy of Occupancy Detection with Smart Meter Data-
概要 (図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております)
一般家庭へのスマートメータ設置が進み,Aルートによる電力需要データの収集・活用が可能となりつつある.この電力需要データを,見守りサービスなど需要家の利便性向上やデマンドレスポンスなど効果的な節電に役立つサービスへ繋げる技術として,電力需要データを用いて居住者が在宅しているか否かを推定する在・不在判定が注目されている.しかし,Aルートの計測値は30分間隔で100Wh単位と低解像度であり,これをそのまま利用しても高精度の在・不在判定は困難である.そこで本報告では,低解像度のAルート計測値を用いて高い精度で在・不在判定を行う手法を開発し,実計測された電力需要データから判定精度を検証した.その結果,本手法による判定精度は既存手法から大幅に改善されたことを確認した.
[Abstract]
This report realizes high-accuracy occupancy detection using low-resolution electricity consumption data by actual demand estimating algorithm. In Japan, electricity consumption data about household is going to be available because smart meter has being installed to all households. Occupancy detection is one of major techniques leveraging electricity consumption data for supporting human life and mainly developed for building automation systems in Europe and United States. Not only that, demand response and assisted living services are promising as future applications of occupancy detection in domestic utilization. However, the resolution of electricity consumption data from smart meter is too low to leverage various purposes such as occupancy detection. In this report, actual demand estimating algorithm is therefore applied to low-resolution smart meter data. Occupancy detection is implemented with the estimated demand data and this result shows accuracy, precision and recall are improved compared to the result with raw smart meter data. In addition, these criteria are comparable to the result with high-resolution data, which could be derived from HEMS (home energy management system). It can be said that these results show feasibility of various life supporting services with smart meter data by applying this algorithm.
報告書年度 [Report's Fiscal Year]
2015
発行年月 [Issued Year / Month]
2016/05
報告者 [Author]

担当

氏名

所属

服部 俊一

システム技術研究所 情報数理領域

篠原 靖志

システム技術研究所 情報数理領域

キーワード [Keywords]
和文 英文
在・不在判定 Occupancy detection
スマートメータ Smart meter
電力需要 Electricity demand
家庭部門 Residential sector
非侵入型モニタリング Non-intrusive load monitoring
Copyright (C)  Central Reseach Institute of Electric Power Industry. All Rights Reserved.