低炭素技術導入下における二段階DTWメタクラスタリングを用いた住宅負荷アーキタイプ抽出

Residential Load Archetype Extraction under Low-Carbon Technology Adoption using Two-Stage DTW Meta-Clustering (原題)

Απόστολος Βαβούρης, Lina Stanković, Vladimir Stanković

Energy and Buildings📚 査読済 / ジャーナル2026-10-01#エネルギー転換経営インパクト: コスト削減対象セクター: power

DOI: 10.1016/j.enbuild.2026.118366

原典: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2026.118366

🤖 gxceed AI 要約

日本語

低炭素技術（太陽光・蓄電池・EV等）の普及が住宅の電力負荷パターンに与える影響を、二段階DTWメタクラスタリングで類型化する研究。負荷アーキタイプを抽出することで、需要予測や系統運用、デマンドレスポンス設計への応用が期待される。要旨が未取得のため詳細な貢献は不明。

English

This study applies two-stage DTW meta-clustering to extract residential electricity load archetypes under low-carbon technology adoption (e.g. solar, storage, EVs). The archetypes can inform demand forecasting, grid operations, and demand-response design. Detailed contributions are unclear as no abstract was available.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本では再エネ大量導入と需給ひっ迫への対応が課題であり、住宅負荷の類型化はDR・VPP・系統安定化の政策設計に資する。ただし開示・金融文脈との直接接点は薄い。

In the global GX context

Globally, load-shape clustering supports grid flexibility and demand-side management as distributed low-carbon technologies scale. It sits adjacent to, rather than within, the TCFD/ISSB disclosure agenda.

👥 読者別の含意

🔬研究者:DTWメタクラスタリングによる負荷類型化の手法と低炭素技術導入効果の実証枠組みを参考にできる。

🏢実務担当者:小売電気事業者やDRアグリゲーターが顧客セグメント別の負荷予測・サービス設計に活用しうる。

🏛政策担当者:住宅部門の系統影響評価やDR制度設計の基礎データとして参照可能。

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2026.118366first seen 2026-10-10 05:09:35

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方はキーワードアラートに登録（無料・3キーワードまで）。

gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。