文献

J-GLOBAL ID：201802261840781562   整理番号：18A1110888

スマートメータビッグデータの圧縮:調査【JST・京大機械翻訳】

Compression of smart meter big data: A survey

著者 (6件)： Wen Lulu (School of Management, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China) ,  Zhou Kaile (School of Management, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China) ,  Zhou Kaile (Key Laboratory of Process Optimization and Intelligent Decision-making of Ministry of Education, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China) ,  Yang Shanlin (School of Management, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China) ,  Yang Shanlin (Key Laboratory of Process Optimization and Intelligent Decision-making of Ministry of Education, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China) ,  Li Lanlan (School of Management, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China)
資料名： Renewable & Sustainable Energy Reviews  (Renewable & Sustainable Energy Reviews)
巻： 91  ページ： 59-69  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1084A  ISSN： 1364-0321  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,スマートグリッドは世界中から広く注目されている。大規模データをスマートグリッドにおけるセンサと測定装置によって収集した。スマートメータは,近リアルタイムにおける電力消費に関する微細な情報を記録することができ,したがって,スマートメータの大きなデータを形成することができる。スマートメータの大規模データは,電気負荷予測,異常検出,および需要側管理のための新しい機会を提供した。しかし,高次元で大規模なスマートメータの大規模データは,データ伝送線路に大きな圧力を発生させるだけでなく,データセンタ上の膨大な貯蔵コストも招いている。したがって,送電圧力と貯蔵オーバーヘッドを減少させるために,データマイニング効率を改善し,したがって,スマートメータの大規模データの可能性を満たす。本研究は,スマートメータの大規模データのための圧縮技術に関する包括的研究を提示した。スマートグリッドの開発と電力の大きいデータの特性と応用課題を最初に紹介し,次に,スマートメータの大規模データの特性と利点の解析を行った。最後に,本研究は,スマートメータの大規模データのための潜在的データ圧縮方法に焦点を合わせて,スマートメータ大規模データ圧縮のための評価方法について議論した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ圧縮 ,  計測器 ,  予測 ,  データセンタ ,  送電 ,  データマイニング ,  *スマートグリッド ,  電力 ,  伝送線路 ,  センサ ,  電力消費
準シソーラス用語： オーバヘッド ,  実時間 ,  *スマートメータ ,  大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： スマートグリッド ,  スマートメータ ,  エネルギービッグデータ ,  データ圧縮

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (1件)： 調査