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J-GLOBAL ID：202002260268482804   整理番号：20A1942872

電力ビッグデータの高性能知的データ処理に基づく負荷予測研究【JST・京大機械翻訳】

Load Forecasting Research Based on High Performance Intelligent Data Processing of Power Big Data

著者 (5件)： Xu Menghan (Big data laboratory of State Grid Jiangsu Electric Power Company Limited Information and Telecommunication Branch, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Huang Gaopan (Big data laboratory of State Grid Jiangsu Electric Power Company Limited Information and Telecommunication Branch, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Zhang Mingming (Big data laboratory of State Grid Jiangsu Electric Power Company Limited Information and Telecommunication Branch, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Cui Peng (Big data laboratory of State Grid Jiangsu Electric Power Company Limited Information and Telecommunication Branch, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Wang Chong (Big data laboratory of State Grid Jiangsu Electric Power Company Limited Information and Telecommunication Branch, Nanjing, Jiangsu, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICACS ’18  ページ： 55-60  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 本論文で提案した方法は,電力ビッグデータを知的に分析し,送電網の負荷予測を実現するデータ解析法である。方法は,クライアントからの負荷予測要求を受け入れることによって,大きいデータプラットフォームの各データベースから対応するデータを必要として,カオス遺伝的アルゴリズム(CGA)の灰色モデルを改良することによって,大きいデータにおける負荷予測を実行した。負荷予測の完了後,最終出力は,クライアント負荷予測結果に終わる。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  *電力 ,  送電系統 ,  *負荷予測 ,  データ解析 ,  *データ処理 ,  カオス ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 電力ビッグデータ ,  カオス遺伝的アルゴリズム(CGA) ,  負荷予測 ,  電力グリッド

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： ビッグデータ ,  高性能 ,  データ処理 ,  負荷予測 ,  研究