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J-GLOBAL ID：201902216434690708   整理番号：19A0639352

家庭電力消費追跡と監視のためのビッグデータ解析モデル【JST・京大機械翻訳】

A Big Data Analytics Model for Household Electricity Consumption Tracking and Monitoring

著者 (2件)： Dollah Roimah (College of Computer Science and Information Technology, Universiti Tenaga Nasional, Kajang, Malaysia) ,  Aris Hazleen (Institute of Informatics and Computing in Energy, Universiti Tenaga Nasional, Kajang, Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICBDA  ページ： 44-49  発行年： 2018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： 今日,データの豊富さは,系統的に探索されるならば,無限の機会と可能性を提供することができる。データの調査は,大規模データ分析(BDA)の応用を通して達成することができた。その結果,多くのBDAモデルが多数の部門で開発された。エネルギーはBDAイオン化から潜在的に利益を得ることができる部門の一つである。スマートメータや課金システムのようなソースに由来する消費者のエネルギー関連データはデータの良い候補である。消費者のデータに関するBDAの応用を通して,消費パターンと傾向のような有用な情報を得ることができた。研究は,エネルギー消費に関する認識がその使用において20%節約に寄与できることを示した。さらに,エネルギー部門におけるBDAモデル,特に部門の消費者側に取り組む電力についてはまだ不足している。したがって,本研究では,家庭電力消費追跡と監視のためのBDAモデルを,一般的なBDAモデルの層に基づいて開発した。消費者からの大きなデータを分析するために記述的および予測的分析を用いて,モデルは消費者が家庭での電力消費を見て,追跡し,比較し,計画することを可能にする必要な情報と予測を提供する。評価結果は,このモデルが適用可能で,その目的を達成できることを示した。提案したBDAモデルを通して,消費者はそれらの電力消費の管理においてより良く導くことができる。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *電力消費 ,  予測 ,  *解析モデル ,  消費者 ,  エネルギー消費 ,  イオン化 ,  *電力
準シソーラス用語： スマートメータ ,  大規模データ ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 家庭 ,  電力消費 ,  追跡 ,  ビッグデータ ,  解析モデル