GE, Mouzhi, Stanislav CHREN, Bruno ROSSI a Tomáš PITNER. Data Quality Management Framework for Smart Grid Systems. Online. In Abramowicz W., Corchuelo R. Proceedings of the 22nd International Conference on Business Information Systems. Switzerland: Springer, 2019, s. 299-310. ISBN 978-3-030-20481-5. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-20482-2_24.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Data Quality Management Framework for Smart Grid Systems
Autoři GE, Mouzhi (156 Čína, garant, domácí), Stanislav CHREN (703 Slovensko, domácí), Bruno ROSSI (380 Itálie, domácí) a Tomáš PITNER (203 Česká republika, domácí).
Vydání Switzerland, Proceedings of the 22nd International Conference on Business Information Systems, od s. 299-310, 12 s. 2019.
Nakladatel Springer
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Německo
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
Kód RIV RIV/00216224:14330/19:00109300
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-030-20481-5
ISSN 1865-1348
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-20482-2_24
UT WoS 000490868400024
Klíčová slova anglicky Smart grid; Data quality; Data quality problem; Smart meter
Štítky core_B, firank_B
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 3. 5. 2020 11:14.
Anotace
New devices in smart grid such as smart meters and sensors have emerged to become a massive and complex network, where a large volume of data is flowing to the smart grid systems. Those data can be real-time, fast-moving, and originated from a vast variety of terminal devices. However, the big smart grid data also bring various data quality problems, which may cause the delayed, inaccurate analysis of results, even fatal errors in the smart grid system. This paper, therefore, identifies a comprehensive taxonomy of typical data quality problems in the smart grid. Based on the adaptation of established data quality research and frameworks, this paper proposes a new data quality management framework that classifies the typical data quality problems into related data quality dimensions, contexts, as well as countermeasures. Based on this framework, this paper not only provides a systematic overview of data quality in the smart grid domain, but also offers practical guidance to improve data quality in smart grids such as which data quality dimensions are critical and which data quality problems can be addressed in which context.
Návaznosti
EF16_019/0000822, projekt VaVNázev: Centrum excelence pro kyberkriminalitu, kyberbezpečnost a ochranu kritických informačních infrastruktur
VytisknoutZobrazeno: 5. 5. 2024 17:22