...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Smart Grid, IEEE Transactions on >Smart Metering Load Data Compression Based on Load Feature Identification
【24h】

Smart Metering Load Data Compression Based on Load Feature Identification

机译：基于负荷特征识别的智能计量负荷数据压缩

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

In recent years, smart meters have been widely installed in households across the world, which has led to problems with big data. The huge amount of household load data requires highly efficient data compression techniques to reduce the great burden on data transmittance, storage, processing, application, etc. This paper proposes the generalized extreme value distribution characteristic for household load data and then utilizes it to identify load features including load states and load events. Finally, a highly efficient lossy data compression format is designed to store key information of load features. The proposed feature-based load data compression method can support highly efficient load data compression with little reconstruction error and simultaneously provide load feature information directly for application. A case study based on the Irish Smart Metering Trial Data validates the high performance of this new approach, including in-depth comparisons with the state-of-art load data compression methods.
机译：近年来，智能电表已在世界各地的家庭中广泛安装，这导致了大数据的问题。大量的家庭负载数据需要高效的数据压缩技术，以减轻数据传输，存储，处理，应用等方面的沉重负担。本文提出了家庭负载数据的广义极值分布特征，然后利用它来识别负载功能包括加载状态和加载事件。最后，设计了一种高效的有损数据压缩格式来存储负载特征的关键信息。提出的基于特征的负荷数据压缩方法可以支持高效的负荷数据压缩，重构误差很小，同时可以直接为应用提供负荷特征信息。基于爱尔兰智能电表试验数据的案例研究验证了这种新方法的高性能，包括与最新的负荷数据压缩方法进行深入比较。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号