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J-GLOBAL ID：201702294162947429   整理番号：17A0416211

ビッグデータに基づくスマート電力消費技術に関する研究【Powered by NICT】

The research on smart power consumption technology based on big data

著者 (6件)： Zhang Suxiang (State Grid Information & Telecommunication Branch, Beijing, 100761, China) ,  Zhang Dong (State Grid Corporation of China, Beijing, 100031, China) ,  Zhang Yaping (State Power Economic Research Institute, Beijing, 102209, China) ,  Cao Jinping (State Grid Information & Telecommunication Branch, Beijing, 100761, China) ,  Gao Dequan (State Grid Information & Telecommunication Branch, Beijing, 100761, China) ,  Pang Jiufeng (State Grid Information & Telecommunication Branch, Beijing, 100761, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSGCE  ページ： 12-18  発行年： 2016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： 情報通信技術は,有効なエネルギー分布と消費に重要な支持技術である。国家電力改革と電力販売開放により,ユーザ需要側管理と応答のための新しい要件と目標を提案した。消費データの効率的マイニングと応用は,デマンドサイドマネジメントと応答の重要な基礎となるべきである。しかしこれらのデータは次のようにいくつかの困難な問題を抱えている:大量,処理と解析の複雑さ本論文では,ビッグデータとクラウドコンピューティング技術に基づくインテリジェントパワー消費管理プラットフォームの全体的な機能モジュールを完成し,多変量,多次元知能解析モデルを提案し,適用した。住宅電力データとして例,密度に基づく並列異常値アルゴリズムは,異常な挙動を完成させ,異常電力ユーザタイプをマイニングするために研究した;一方,上海,北京,南昌とYinchuanにおけるいくつかの住民は分類された,電力需要応答の経験的研究を行い,有効相互作用と良好なインセンティブであった,ピーク負荷を効果的に減少でき;産業ユーザ例として甘粛省におけるインテリジェント工業団地企業により,適応スケジューリングアルゴリズムを提案し,規則的電力消費管理を持ついくつかの企業の実際の生産に適用し,実験結果は,負荷の削減を効果的に示した。,ビッグデータ技術は,将来のスマート電力消費のための効果的な支援を提供するであろう。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *電力 ,  *電力消費 ,  ピーク負荷 ,  異常値 ,  電力販売 ,  住民 ,  デマンドサイドマネジメント ,  高次元 ,  工業団地 ,  解析モデル ,  クラウドコンピューティング ,  情報通信技術 ,  *ビッグデータ
準シソーラス用語： スケジューリングアルゴリズム ,  需要応答 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力工学・電力事業一般  (NB01000X) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： ビッグデータ ,  電力消費 ,  研究