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한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제15권 제5호
발행연도
2019.1
수록면
1,156 - 1,170 (15page)

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In recent years, the problem of data drifted of the smart grid due to manual operation has been widely studiedby researchers in the related domain areas. It has become an important research topic to effectively and reliablyfind the reasonable data needed in the Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) system has becomean important research topic. This paper analyzes the data composition of the smart grid, and explains the powermodel in two smart grid applications, followed by an analysis on the application of each parameter in densitybasedspatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm. Then a comparison is carried out forthe processing effects of the boxplot method, probability weight analysis method and DBSCAN clusteringalgorithm on the big data driven power grid. According to the comparison results, the performance of theDBSCAN algorithm outperforming other methods in processing effect. The experimental verification showsthat the DBSCAN clustering algorithm can effectively screen the power grid data, thereby significantlyimproving the accuracy and reliability of the calculation result of the main grid’s theoretical line loss.

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참고문헌 (25)

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Mohammed El Koutbi / 2015 / Energy Consumption Scheduling in a Smart Grid Including Renewable Energy / JIPS(Journal of Information Processing Systems) 11(1):116~124 dbpia X. Fang / 2011 / Smart grid : the new and improved power grid : a survey / IEEE Communications Surveys & Tutorials 14(4):944~980 google schola Y. Song / 2013 / Present status and challenges of big data processing in smart grid / Power System Technology 37(4):927~935 google schola H. Liu / 2018 / Safety problems and maintenance technology analysis of power line overhaul / Science & Technology 2018(4):69~70 google schola Y. Li / 2018 / Design and research of cloud platform of computer experiment center under OpenStack / China Hi-tech Industrial Development Zone 2018(8):231~231 google schola

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