スマートメーターの使用量から得られる特徴量について

摘要

今回、複数のSM データを時系列データとして機械学習によりクラスタリングを行った。その結果、SMデータの属性が同じであっても、各クラスタの特徴として、夏季及び冬季の使用量の違い及び一ヶ月に4 回程度の周期的な変化を観測されたことで、一つの属性に対し一つのロードカーブモデルが妥当でないことがわかった。