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J-GLOBAL ID：201802246126256294   整理番号：18A1960739

大規模データ分析での電気情報取得と運用の最適化シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Optimum Simulation of Power Consumption Information Collection Operation And Maintenance under Big Data Analysis

著者 (1件)： Li Xiaofei (吉林建筑大学城建学院,吉林長春,130114)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 35  号： 7  ページ： 438-442  発行年： 2018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： 現在の電気情報収集作業における収集の成功率が低く、運転者の配分が多すぎ、コストが高いなどの問題に対して、大データ分析技術に基づいた電気情報の収集と運用の最適化方法を提出した。大量の電気情報収集データに対して多次元分析を行い、各種類の運転次元異常の深刻な等級を判別し、電気情報の収集と運用の効用値の模型を出力し、このモデルを用いて異常処理の優先順位を判定した。異常処理の緊急度によって、操作次元の異常加工を高速に完成させる。運転次元の効果値モデル、収集設備の異常原因の確率比の値に基づき、電気情報の収集成功率を用いて、運用次元の最適化の難しさ係数モデルを構築し、電気情報の収集と運用の最適化の難しさ係数と電気情報の収集成功率との関係を分析することにより、合理的に運転者を分配する。電気情報取得の成功率は安定し,運転最適化を実現した。実験結果は,提案した方法が運転者を適切に割り当て,運用コストを低減し,電気情報取得の成功率を期待するレベルに達することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  *シミュレーション ,  *情報収集 ,  操業費 ,  運転 ,  高速度 ,  モデル ,  最適化手法 ,  高次元
準シソーラス用語： 緊急度 ,  成功率 ,  *大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模データ ,  分析 ,  情報取得 ,  運用 ,  最適化 ,  シミュレーション