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Estimation of spatially detailed electricity demands using spatial statistical downscaling techniques

机译:使用空间统计缩小技术估算空间详细的电力需求

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摘要

Although city scale aggregate electricity demands are usually estimated by multiplying intensity data by floor space, in Japan there are few available sources for municipality level building stock (floor space) data. Hence in this study, we attempt to create municipality level building stock data using the techniques of spatial statistical downscaling. Firstly, this study compares predictive accuracy of several downscaling methods including both deterministic and statistical ones. The results support the use of statistical downscaling methods, which consider spatial autocorrelation or spatial heterogeneity. Secondly, it actually creates building stock data of Japan at municipality level (1803) in 2005 by downscaling prefectural level (49) data employing one of the spatial statistical downscaling methods. Thirdly, using the estimated building stock data, it empirically estimates electricity demand at municipality level.
机译:虽然城市规模总电价需求通常通过将强度数据乘以占地面积,但在日本少数可用的市政水平建筑股票(楼层空间)数据。 因此,在这项研究中,我们试图使用空间统计缩小技术创建市政水平建设股票数据。 首先,该研究比较了几种缩小方法的预测精度,包括确定性和统计数据。 结果支持使用统计缩小方法,其考虑空间自相关或空间异质性。 其次,它实际上在2005年在2005年在2005年通过较次级统计缩减方法的级级数据(49)数据创造了2005年日本的建筑股权(1803)。 第三,利用估计的建筑股票数据,它经验估计市政水平的电力需求。

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