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J-GLOBAL ID：201802224088942586   整理番号：18A0101358

電力網の大規模データにおけるユーザの電気エネルギー計測のための異常最適化モニタリングのシミュレーションを行った。【JST・京大機械翻訳】

Optimization and Simulation of the User’s Electric Energy Measurement in Large Data of Power Grid

著者 (4件)： Zhao Yun (南方電网科学研究院,广東广州,510080) ,  Li Peng (南方電网科学研究院,广東广州,510080) ,  Xiao Yong (南方電网科学研究院,广東广州,510080) ,  Qian Bin (南方電网科学研究院,广東广州,510080)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 34  号： 8  ページ： 449-452  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 電力網における大規模データの下で,電力消費量の異常を監視することによって,電力供給企業とユーザの利益を効果的に確保することができる。ユーザの電気エネルギー計測の異常を監視する際には、電気エネルギーデータの異常度を測定することによって、データの異常値を再定義し、ユーザーの電気エネルギー計測異常の監視を完成する必要がある。従来の方法では,電力網の大規模データに基づく基本波と高調波の利用者の電気エネルギーの計測を用いて,電気エネルギー計測の波動ベクトルの異常度を得るが,データの異常値の再定義を無視し,監視結果の不正確さをもたらす。本論文では,電力網の大規模データに基づくユーザの電気エネルギー計測の異常検出法を提案した。多くの利用者の電気エネルギー計測状態の歴史的データを得ることにより,時間窓を利用してユーザの電気エネルギー計測の時系列データを時系列に分割し,分割したサブシーケンスを空間位置座標と融合させ,ユーザの電気エネルギー計測時空間データを構築した。相対的近傍情報エントロピーを用いて,電気エネルギー計測データの異常値を測定するために,電気エネルギー計量データの異常値を再定義し,それにより,電気エネルギー計測の異常値を監視した。実験結果により、提案方法はユーザーの電気エネルギー計測の異常を迅速かつ正確に監視でき、且つ実用性が強いことが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  電力消費 ,  基本波 ,  高調波 ,  波数ベクトル ,  電力供給 ,  *電力系統 ,  異常値
準シソーラス用語： 実用性 ,  情報エントロピー ,  時系列データ ,  時間窓 ,  異常検出 ,  *電気エネルギー ,  *大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Power grid data ,  Electric energy measurement ,  Supervision for abnormity

分類 (2件)： データベースシステム  (JD03030U) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 電力網 ,  大規模データ ,  電気エネルギー ,  計測 ,  最適化 ,  モニタリング ,  シミュレーション