確率的状態遷移モデルを用いた家電の消費電力変動予測 (知的環境とセンサネットワーク)  [in Japanese] A Stochastic State Transition Model for Estimating Appliance Power Consumption  [in Japanese]

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Abstract

本稿では,家電の消費電力の変動パターンのモデル化と,それを用いた消費電力予測アルゴリズムについて述べる.一般に家電機器は,ユーザの操作や環境変動,事前にプログラムされた処理手順に従って内部の動作モードを切り替えながら動作する.このような動作モードの切り替え時には,消費電力が非連続かつ急激に変化することが多い.そのため,単峰性のガウシアンモデルやカルマンフィルタなどの線形フィルタによる変動予測は困難である.そこで本研究では,動作モードの変化を表す状態遷移モデルと動作モード内の電力変動を表すモデルを組み合わせたハイブリッドモデルにより消費電力変動をモデル化する.各動作モードは家電の特性や使用環境に応じた固有の持続長と次に遷移する動作モードの確率分布を持つと考え,モード持続長分布のパラメータを持つ隠れセミマルコフモデルを用いて消費電力の変動パターンを記述する.本稿では,実際に計測した家電の消費電力データから EM アルゴリズムにより隠れセミマルコフモデルのパラメータを学習し,学習したモデルを用いて将来の電力変動の予測を行う方法を示す.また,実験ではエアコンと冷蔵庫の消費電力データを用いて本手法の有効性を示す.

This paper describes a modeling, learning, and prediction method for fluctuation of power consumption of home appliances. Generally, home appliances generate complex power consumption patterns because they often switch their internal functional modes according to user's operations and environment changes. Therefore, it is difficult to predict the power consumption by using simple model such as unimodal gaussian model, Kalman-filter and so forth. To solve this problem, we propose a hybrid power consumption pattern representation by hidden semi-Markov model. We also propose a learning method for the model parameters and a prediction method for future power consumption from measured power consumption data at the real-time. In experiment we show results that we applied our method to fluctuation of home appliances.

Journal

  • 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 113(38), 159-162, 2013-05-16

    Information Processing Society of Japan (IPSJ)

Keywords

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110009579756
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA11838947
  • Text Lang
    JPN
  • ISSN
    0913-5685
  • NDL Article ID
    024585099
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    NDL  NII-ELS 
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