ROSSI, Bruno a Stanislav CHREN. Smart Grids Data Analysis: A Systematic Mapping Study. IEEE Transactions on Industrial Informatics. IEEE, 2020, roč. 16, č. 6, s. 3619-3639. ISSN 1551-3203. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1109/TII.2019.2954098.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Smart Grids Data Analysis: A Systematic Mapping Study
Autoři ROSSI, Bruno (380 Itálie, garant, domácí) a Stanislav CHREN (703 Slovensko, domácí).
Vydání IEEE Transactions on Industrial Informatics, IEEE, 2020, 1551-3203.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 10.215
Kód RIV RIV/00216224:14610/20:00115135
Organizační jednotka Ústav výpočetní techniky
Doi http://dx.doi.org/10.1109/TII.2019.2954098
UT WoS 000526381800001
Klíčová slova anglicky Cyber-physical systems; data analytics; literature survey; smart grids (SG); systematic mapping study (SMS)
Štítky rivok
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: Mgr. Alena Mokrá, učo 362754. Změněno: 25. 3. 2021 14:32.
Anotace
Data analytics and data science play a significant role in nowadays society. In the context of smart grids, the collection of vast amounts of data has seen the emergence of a plethora of data analysis approaches. In this article, we conduct a systematic mapping study aimed at getting insights about different facets of SG data analysis: application subdomains (e.g., power load control), aspects covered (e.g., forecasting), used techniques (e.g., clustering), tool support, research methods (e.g., experiments/simulations), and replicability/reproducibility of research. The final goal is to provide a view of the current status of research. Overall, we found that each subdomain has its peculiarities in terms of techniques, approaches, and research methodologies applied. Simulations and experiments play a crucial role in many areas. The replicability of studies is limited concerning the provided implemented algorithms, and to a lower extent due to the usage of private datasets.
Návaznosti
EF16_013/0001802, projekt VaVNázev: CERIT Scientific Cloud
MUNI/A/1076/2019, interní kód MUNázev: Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity 20 (Akronym: SKOMU)
Investor: Masarykova univerzita, Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity 20, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
MUNI/A/1411/2019, interní kód MUNázev: Aplikovaný výzkum: softwarové architektury kritických infrastruktur, bezpečnost počítačových systémů, zpracování přirozeného jazyka a jazykové inženýrství, vizualizaci velkých dat a rozšířená realita.
Investor: Masarykova univerzita, Aplikovaný výzkum: softwarové architektury kritických infrastruktur, bezpečnost počítačových systémů, zpracování přirozeného jazyka a jazykové inženýrství, vizualizaci velkých dat a rozšířená realita., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 29. 7. 2024 00:14