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講演抄録/キーワード
講演名 2016-09-30 13:30
機械学習を用いた太陽光発電量の予測に基づくスマートホームの電力制御
村岡 駿長谷川 剛松田和浩松岡茂登阪大)・牧野義樹丹 康雄北陸先端大NS2016-86
抄録 (和) 本報告では,機械学習を用いて太陽光発電量を予測し,その予測値をもとにスマートホームにおける電力制御を行う手法を提案した.
具体的には,実験用スマートホームでの気温や湿度,風速等の観測データと過去の天気データを学習データとして使用し,太陽電池の発電特性のモデル化を行い,一般に公開されている気象予報から太陽光発電量を予測を行った.
次に,得られた予測値をもとに,スマートホーム内の電力の運用を決定する手法を提案した.
提案手法の評価をシミュレーションによって行った結果,テストデータとして用いた期間における,一日の総発電量の平方平均二乗誤差が2.9~[kWh],標準偏差が2.0~[kWh]になることを示した.
また,$mathrm{CO_{2}}$排出量の削減という観点から,系統電力の使用量を約82~[%]削減できることを示した.
さらに,電力買取制度を考慮しない場合には,スマートホームの電力料金を約17~[%]削減できることを明らかにした. 
(英) In this paper, we proposed a power management algorithm based on the photovoltaic power predicted by a machine learning.
The power generation model of the solar cell was built by using a set of measured values of the actual solar cell located in the smart home in JAIST.
The future generation value was predicted with the weather forecast by using the model as the test data.
The Root Mean Square Error(RMSE) of total photovoltaic power generation using test data reached around 2.9 [kWh]. The standard deviation also reached around 2.0 [kWh].
The electric power flow between the system power and the smart home was managed for the cost function, including $mathrm{CO_{2}}$ emission and power consumption, to be minimum.
Eventually, around 82% $mathrm{CO_{2}}$ emission was demonstrated to be decreased by using the algorithm.
We also apply the algorithm for the electric bill as the cost function with Feed-in Tariff system.
As a result, 17% of the electric bill was demonstrated to be lower than that without the algorithm.
キーワード (和) 機械学習 / 太陽光発電 / スマートホーム / 電力制御 / / / /  
(英) Machine Learning / Photovoltaic Power Generation / Smart Home / Electric Power Control / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 230, NS2016-86, pp. 67-72, 2016年9月.
資料番号 NS2016-86 
発行日 2016-09-22 (NS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード NS2016-86

研究会情報
研究会 NS CS IN NV  
開催期間 2016-09-29 - 2016-09-30 
開催地(和) 東北大学 
開催地(英) Tohoku Univ. 
テーマ(和) ポストIPネットワーキング、次世代・新世代ネットワーク(NGN) 、ネットワークコーディング、セッション管理(SIP・IMS)、相互接続技術/標準化、ネットワーク構成管理及び一般 
テーマ(英) Post IP networking, Next Generation Network (NGN)/New Generation Network (NWGN), Contingency Plan/BCP, Network Coding/Network Algorithms, Session Management (SIP/IMS), Internetworking/Standardization, Network configuration, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NS 
会議コード 2016-09-NS-CS-IN-NV 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 機械学習を用いた太陽光発電量の予測に基づくスマートホームの電力制御 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Power Control for Smart Home Based on Solar Power Prediction Using Machine Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
キーワード(2)(和/英) 太陽光発電 / Photovoltaic Power Generation  
キーワード(3)(和/英) スマートホーム / Smart Home  
キーワード(4)(和/英) 電力制御 / Electric Power Control  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 村岡 駿 / Shun Muraoka / ムラオカ シュン
第1著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 長谷川 剛 / Go Hasegawa / ハセガワ ゴウ
第2著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 松田 和浩 / Kazuhiro Matsuda / マツダ カズヒロ
第3著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 松岡 茂登 / Morito Matsuoka / マツオカ モリト
第4著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 牧野 義樹 / Yoshiki Makino / マキノ ヨシキ
第5著者 所属(和/英) 北陸先端科学技術大学院大学 (略称: 北陸先端大)
Japan Advanced Institute of Science and Technology (略称: JAIST)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 丹 康雄 / Yasuo Tan / タン ヤスオ
第6著者 所属(和/英) 北陸先端科学技術大学院大学 (略称: 北陸先端大)
Japan Advanced Institute of Science and Technology (略称: JAIST)
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講演者
発表日時 2016-09-30 13:30:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NS 
資料番号 IEICE-NS2016-86 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.230 
ページ範囲 pp.67-72 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NS-2016-09-22 


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