論文の概要: Unionized Data Governance in Virtual Power Plants
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.02709v1
- Date: Thu, 4 Jun 2020 09:03:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-17 04:35:58.812065
- Title: Unionized Data Governance in Virtual Power Plants
- Title（参考訳）: 仮想発電所における統一データガバナンス
- Authors: Niels {\O}rb{\ae}k Chemnitz, Philippe Bonnet, Irina Shklovski,
Sebastian B\"uttrich and Laura Watts
- Abstract要約: 我々は、フレキシブル電力ネットワークにおける仮想発電所の中枢的役割に焦点を当てる。
仮想発電プラントを対象とした統合データガバナンスモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.008490462870144
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Flexible electricity networks continuously coordinate and optimize operations
through ICT systems. An overlay data grid conveys information about the state
of the electricity grid, as well as the status of demand and production of
electricity in households and industry. Data is thus the basis for decisions
that affect electricity costs and availability of assets on the electricity
grid. It is crucial that these decisions are formed and monitored according to
a well-defined governance model. No such data governance model exists today. In
this paper, we focus on the central role of virtual power plants in flexible
electricity networks. We define the problem of data governance in a virtual
power plant, insisting on the issues linked to the inherent asymmetry of this
system. We propose unionization as a framing device to reason about this issue.
The central contribution of this paper is thus principles for a unionized data
governance model for virtual power plants.
- Abstract（参考訳）: フレキシブルな電気ネットワークはICTシステムを通して継続的に協調し最適化する。
オーバーレイデータグリッドは、電力網の状態や、家庭や産業における電力需要の状況や生産状況に関する情報を伝達する。
したがって、データは電力網上の電力コストと資産の可用性に影響を与える決定の基礎となる。
これらの決定が明確に定義されたガバナンスモデルに従って形成され、監視されることは重要です。
現在、このようなデータガバナンスモデルは存在しない。
本稿では,フレキシブル電力ネットワークにおける仮想発電所の中枢的役割に着目した。
我々は,仮想電源におけるデータガバナンスの問題を定義し,本システムの固有非対称性に関連する問題に固執する。
我々は、この問題を推論するためのフレーミング装置として合体化を提案する。
本論文の中心的な貢献は,仮想発電所における統合データガバナンスモデルの原則である。
関連論文リスト
- SafePowerGraph: Safety-aware Evaluation of Graph Neural Networks for Transmission Power Grids [55.35059657148395]
我々は,電力システム(PS)におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)のための,最初のシミュレータに依存しない,安全指向のフレームワークであるSafePowerGraphを紹介する。
SafePowerGraphは複数のPFシミュレータとOPFシミュレータを統合し、エネルギー価格の変動や電力線停止など、さまざまなシナリオでGNNのパフォーマンスを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-17T09:01:38Z) - Foundation Models for the Electric Power Grid [53.02072064670517]
ファンデーションモデル(FM)がニュースの見出しを支配している。
多様なグリッドデータやトポロジからFMを学習することで、トランスフォーメーション能力が解放されるのではないか、と私たちは主張する。
本稿では,グラフニューラルネットワークに基づく電力グリッドFMの概念,すなわちGridFMについて論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-12T17:09:47Z) - Evaluating the Planning and Operational Resilience of Electrical
Distribution Systems with Distributed Energy Resources using Complex Network
Theory [0.0]
本稿では,極端事象下での配電系統の計画と運用のレジリエンスを評価する手法を提案する。
提案するフレームワークは,複雑なネットワーク理論を効果的に活用して開発されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-24T13:41:37Z) - A semantic web approach to uplift decentralized household energy data [4.233200689119682]
この分野の多くのデータベースは、エネルギーに関する情報を含む他の領域からサイロ化されている。
これにより、各機器のエネルギー消費に関する情報(テクストなど)が失われる可能性がある。
本稿では,家庭用エネルギーシステム上でのセマンティックWeb手法を検討することにより,スマートエネルギーシステムにおけるデータ分離問題に取り組む。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-18T17:21:18Z) - Monitoring electrical systems data-network equipment by means ofFuzzy
and Paraconsistent Annotated Logic [0.0]
本稿では,電気システムにおけるデータネットワーク機器の状態をモニタリングするエキスパートシステムのプロトタイプを開発する。
エキスパートシステムはファジィ論理とパラコントラストアノテート論理の組み合わせを定義するアルゴリズムで開発されている。
このエキスパートシステムのプロトタイプはclp500ソフトウェアを備えた仮想サーバにインストールされた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-17T02:33:45Z) - Power Modeling for Effective Datacenter Planning and Compute Management [53.41102502425513]
我々は,すべてのハードウェア構成とワークロードに適用可能な,正確でシンプルで解釈可能な統計パワーモデルの設計と検証の2つのクラスについて論じる。
提案された統計的モデリング手法は, 単純かつスケーラブルでありながら, 4つの特徴のみを用いて, 95% 以上の多様な配電ユニット (2000 以上) に対して, 5% 未満の絶対パーセンテージエラー (MAPE) で電力を予測できることを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-22T21:22:51Z) - A Framework for Energy and Carbon Footprint Analysis of Distributed and
Federated Edge Learning [48.63610479916003]
本稿では,分散学習政策の環境フットプリントに影響を与える要因を概説し,分析する。
バニラとコンセンサスによって駆動される分散FLポリシーの両方をモデル化する。
その結果、flは低ビット/ジュール効率を特徴とするワイヤレスシステムにおいて、顕著なエンドツーエンドの省エネ(30%-40%)が可能となった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-18T16:04:42Z) - Knowledge- and Data-driven Services for Energy Systems using Graph
Neural Networks [0.9809636731336702]
グラフニューラルネットワーク(GNN)の枠組みに基づくエネルギーシステムのためのデータおよび知識駆動型確率的グラフィカルモデルを提案する。
このモデルは、グリッドトポロジや物理制約の形で、明らかにドメイン知識をファクタリングし、スパーアーキテクチャとはるかに小さなパラメータの寸法性をもたらす。
実世界のスマートグリッドデモプロジェクトから得られた結果は、グリッドの混雑予測や市場入札サービスにどのようにGNNを使用したかを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-12T13:00:01Z) - Virtual Microgrid Management via Software-defined Energy Network for
Electricity Sharing [10.13696311830345]
本稿では,ソフトウェア定義エネルギーネットワーク(SDEN)として動作する仮想マイクログリッドの構築手法を提案する。
提案したサイバー物理システムは、電気エネルギーがメンバー間で共有され、コンピュータネットワーク、無線通信、ピアツーピアインターネットアプリケーション(BitTorrentなど)で使用されるリソース割り当て手法にインスパイアされたハンドシェイクによって、サイバードメイン内でのエネルギー共有が有効であると仮定する。
本稿は、提案手法が既存の規制に概ね準拠するが、中央から長期に支配的な電化エネルギーシステムを組織化するための非常に破壊的な可能性を秘めていると結論付けている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-01T06:09:40Z) - Wireless Communications for Collaborative Federated Learning [160.82696473996566]
IoT(Internet of Things)デバイスは、収集したデータを中央のコントローラに送信することができず、機械学習モデルをトレーニングすることができる。
GoogleのセミナルFLアルゴリズムでは、すべてのデバイスを中央コントローラに直接接続する必要がある。
本稿では,コラボレーティブFL(CFL)と呼ばれる新しいFLフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-03T20:00:02Z) - Towards a Peer-to-Peer Energy Market: an Overview [68.8204255655161]
本研究は, 電力市場を中心に, 現状と, プロシューマーによる分散型自己生成能力の増大傾向を比較した。
我々はP2P(Peer-to-Peer)エネルギー市場のための潜在的多層アーキテクチャを導入し、マイクログリッドの一部として、地域生産と地域消費の基本的な側面について議論する。
読者に全体像を示すため、スマートコントラクトやグリッド安定性といったエネルギー取引の関連要素についても精査する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-02T20:32:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。