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J-GLOBAL ID：201702265261644251   整理番号：17A0942526

クラスタリングに基づくデータマイニングを用いた負荷曲線特性のパターン発見【Powered by NICT】

Patterns discovery of load curves characteristics using clustering based data mining

著者 (5件)： Neagu Bogdan (Power Engineering Department, “Gheorghe Asachi” Technical University, Iasi, Romania) ,  Grigoras Gheorghe (Power Engineering Department, “Gheorghe Asachi” Technical University, Iasi, Romania) ,  Scarlatache Florina (Power Engineering Department, “Gheorghe Asachi” Technical University, Iasi, Romania) ,  Schreiner Cristina (Power Engineering Department, “Gheorghe Asachi” Technical University, Iasi, Romania) ,  Ciobanu Romeo (Power Engineering Department, “Gheorghe Asachi” Technical University, Iasi, Romania)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CPE-POWERENG  ページ： 83-87  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実配電系統における負荷曲線特性化のためのクラスタリングに基づくデータマイニングを用いた包括的アプローチを提案した。主指標によって特性化負荷曲線はスマートメータにより提供される情報を用いて行った。提案した方法は,60農村変電所を持つ実際のデータベースを用いて試験した。結果の助けを借りて配電用変電所の変圧器におけるエネルギー損失推定が可能であった負荷曲線特性のパターン発見における分布演算子有効に用いられる方法論の能力を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 配電 ,  農村 ,  *クラスタ化 ,  変圧器 ,  配電系統 ,  変電所 ,  *データマイニング ,  エネルギー損失 ,  キャラクタリゼーション ,  データベース ,  *負荷曲線
準シソーラス用語： スマートメータ ,  *パターン発見 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 配電(事業者側)  (NB05040R) ,  変電  (NB04000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラスタリング ,  データマイニング ,  負荷曲線 ,  パターン発見