Approach to Minimize the Necessary of Technical Resources for Metrology of Data Storage in Smart Grid
It is described an approach on modeling the distribution of metering points in the domain of energy which has been reduced to normalized additive function of distribution based on two-dimensional normal distribution. The goal of modeling is to reduce the technical resources (disk space) for metrolog...
Збережено в:
Дата: | 2013 |
---|---|
Автор: | |
Формат: | Стаття |
Мова: | rus |
Опубліковано: |
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України
2013
|
Теми: | |
Онлайн доступ: | http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/103429 |
Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
Назва журналу: | Data Recording, Storage & Processing |
Репозитарії
Data Recording, Storage & Processingid |
drspiprikievua-article-103429 |
---|---|
record_format |
ojs |
spelling |
drspiprikievua-article-1034292020-12-28T19:18:12Z Approach to Minimize the Necessary of Technical Resources for Metrology of Data Storage in Smart Grid Подход к минимизации необходимых технических ресурсов при хранении метрологических данных в Smart Grid Підхід до мінімізації необхідних технічних ресурсів при зберіганні метрологічних даних у Smart Grid Kravtsov, H. A. Smart Grid моделювання розподіл щільності найпростіший потік закон домен точка обліку Smart Grid моделирование распределение плотности простейший поток закон домен точкаучета Smart Grid modeling density distribution simple flow the law registration points It is described an approach on modeling the distribution of metering points in the domain of energy which has been reduced to normalized additive function of distribution based on two-dimensional normal distribution. The goal of modeling is to reduce the technical resources (disk space) for metrology of data storage with a digital signature. Fig.: 5. Refs: 4 titles. Описан подход моделирования распределения точек учета в домене потребления электроэнергии в интеллектуальной сети Smart Grid сведением к нормализированной аддитивной функции распределения на базе двумерного нормального распределения. Целью моделирования является уменьшение потребности в технических ресурсах (дисковом пространстве) при хранении метрологических данных с электронной цифровой подписью. Описано підхід моделювання розподілу точок обліку в домені споживання електроенергії в інтелектуальній мережі Smart Grid зведенням до нормалізованої адитивної функції розподілу, що ґрунтується на двомірному нормальному розподілі. Метою моделювання є зменшення потреби в технічних ресурсах (дисковому просторі) при зберіганні метрологічних даних з електронним цифровим підписом. Іл.: 5. Бібліогр.: 4 найм. Інститут проблем реєстрації інформації НАН України 2013-09-05 Article Article Рецензована Стаття application/pdf http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/103429 10.35681/1560-9189.2013.15.3.103429 Data Recording, Storage & Processing; Vol. 15 No. 3 (2013); 42–48 Регистрация, хранение и обработка данных; Том 15 № 3 (2013); 42–48 Реєстрація, зберігання і обробка даних; Том 15 № 3 (2013); 42–48 1560-9189 rus http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/103429/98565 Авторське право (c) 2013 Реєстрація, зберігання і обробка даних |
institution |
Data Recording, Storage & Processing |
collection |
OJS |
language |
rus |
topic |
Smart Grid моделювання розподіл щільності найпростіший потік закон домен точка обліку Smart Grid моделирование распределение плотности простейший поток закон домен точкаучета Smart Grid modeling density distribution simple flow the law registration points |
spellingShingle |
Smart Grid моделювання розподіл щільності найпростіший потік закон домен точка обліку Smart Grid моделирование распределение плотности простейший поток закон домен точкаучета Smart Grid modeling density distribution simple flow the law registration points Kravtsov, H. A. Approach to Minimize the Necessary of Technical Resources for Metrology of Data Storage in Smart Grid |
topic_facet |
Smart Grid моделювання розподіл щільності найпростіший потік закон домен точка обліку Smart Grid моделирование распределение плотности простейший поток закон домен точкаучета Smart Grid modeling density distribution simple flow the law registration points |
format |
Article |
author |
Kravtsov, H. A. |
author_facet |
Kravtsov, H. A. |
author_sort |
Kravtsov, H. A. |
title |
Approach to Minimize the Necessary of Technical Resources for Metrology of Data Storage in Smart Grid |
title_short |
Approach to Minimize the Necessary of Technical Resources for Metrology of Data Storage in Smart Grid |
title_full |
Approach to Minimize the Necessary of Technical Resources for Metrology of Data Storage in Smart Grid |
title_fullStr |
Approach to Minimize the Necessary of Technical Resources for Metrology of Data Storage in Smart Grid |
title_full_unstemmed |
Approach to Minimize the Necessary of Technical Resources for Metrology of Data Storage in Smart Grid |
title_sort |
approach to minimize the necessary of technical resources for metrology of data storage in smart grid |
title_alt |
Подход к минимизации необходимых технических ресурсов при хранении метрологических данных в Smart Grid Підхід до мінімізації необхідних технічних ресурсів при зберіганні метрологічних даних у Smart Grid |
description |
It is described an approach on modeling the distribution of metering points in the domain of energy which has been reduced to normalized additive function of distribution based on two-dimensional normal distribution. The goal of modeling is to reduce the technical resources (disk space) for metrology of data storage with a digital signature. Fig.: 5. Refs: 4 titles. |
publisher |
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України |
publishDate |
2013 |
url |
http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/103429 |
work_keys_str_mv |
AT kravtsovha approachtominimizethenecessaryoftechnicalresourcesformetrologyofdatastorageinsmartgrid AT kravtsovha podhodkminimizaciineobhodimyhtehničeskihresursovprihraneniimetrologičeskihdannyhvsmartgrid AT kravtsovha pídhíddomínímízacííneobhídnihtehníčnihresursívprizberígannímetrologíčnihdanihusmartgrid |
first_indexed |
2024-04-21T19:33:30Z |
last_indexed |
2024-04-21T19:33:30Z |
_version_ |
1796974063034302464 |