エッジ知能に基づくものの配電インターネットのためのマルチソースデータ処理と融合法【JST・京大機械翻訳】

Yuan Quande; Pi Yuzhen; Kou Lei; Zhang Fangfang; Li Yang; Zhang Zhenming

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211233635028 整理番号：22P0323451

エッジ知能に基づくものの配電インターネットのためのマルチソースデータ処理と融合法【JST・京大機械翻訳】

Multi-source data processing and fusion method for power distribution internet of things based on edge intelligence

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発行年： 2022年03月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

エネルギーインターネット戦略の急速な進歩により,電力分布モノのインターネット(PD-IoT)内のセンサの数は劇的に増加した。本論文では,エッジインテリジェンスベースのPD-IoTマルチソースデータ処理と融合法を提案して,マルチソース不均一分布データの混乱保存と不十分な融合コンピューティング性能の問題を解決した。最初に,エッジスマート端末に基づくPD-IoTマルチソースデータ処理と融合アーキテクチャを設計した。第2に,大きさと大きさに関して,配電網における様々なセンサデータソースの均一変換を実現する。Zスコア正規化プロセスにおけるデータオフセット問題を改善するためにBox-Cox変換を導入することによって,Box-Cox変換Zスコアに基づく配電ネットワークのためのマルチソース不均一データ処理法を提案した。次に,データソース融合におけるDS推論法の矛盾する現象をPCAアルゴリズムに基づいて最適に処理する。衝突最適化によるDS推論に基づくマルチソースデータ融合モデルを,種々のドメインからの分布データソースの効果的融合を確実にするために構築した。最後に,提案方法の有効性を,中国の地域配電網におけるIEEE39ノードシステムの実験的解析によって検証する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

計算機網 , データベースシステム , 図形・画像処理一般

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