論文の概要: From Data to Knowledge to Action: Enabling the Smart Grid

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00055v1
• Date: Fri, 31 Jul 2020 19:43:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-07 12:23:49.421083
• Title: From Data to Knowledge to Action: Enabling the Smart Grid
• Title（参考訳）: データから知識から行動へ:スマートグリッドの実現
• Authors: Randal E. Bryant, Randy H. Katz, Chase Hensel, and Erwin P. Gianchandani
• Abstract要約: 『グリッド』は、世紀遅れの技術に基づく多くの点において、遺物である。 多くの人々が「スマートグリッド」に彼らの希望を固定しています スマートグリッドの当初の計画では、既存の情報技術を広範囲に活用することを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11726720776908521
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Our nation's infrastructure for generating, transmitting, and distributing electricity - "The Grid" - is a relic based in many respects on century-old technology. It consists of expensive, centralized generation via large plants, and a massive transmission and distribution system. It strives to deliver high-quality power to all subscribers simultaneously - no matter what their demand - and must therefore be sized to the peak aggregate demand at each distribution point. Ultimately, the system demands end-to-end synchronization, and it lacks a mechanism for storing ("buffering") energy, thus complicating sharing among grids or independent operation during an "upstream" outage. Recent blackouts demonstrate the existing grid's problems - failures are rare but spectacular. Moreover, the structure cannot accommodate the highly variable nature of renewable energy sources such as solar and wind. Many people are pinning their hopes on the "smart grid" - i.e., a more distributed, adaptive, and market-based infrastructure for the generation, distribution, and consumption of electrical energy. This new approach is designed to yield greater efficiency and resilience, while reducing environmental impact, compared to the existing electricity distribution system. Initial plans for the smart grid suggest it will make extensive use of existing information technology. In particular, recent advances in data analytics - i.e., data mining, machine learning, etc. - have the potential to greatly enhance the smart grid and, ultimately, amplify its impact, by helping us make sense of an increasing wealth of data about how we use energy and the kinds of demands that we are placing upon the current energy grid. Here we describe what the electricity grid could look like in 10 years, and specifically how Federal investment in data analytics approaches are critical to realizing this vision.
• Abstract（参考訳）: 我が国の発電、送電、配電のためのインフラである「グリッド」は、何世紀にもわたる技術に基づく遺物である。 大規模プラントによる高価で中央集権的な発電と、大規模な送電・流通システムで構成されている。 要求がどうであれ、すべての加入者に同時に高品質な電力を提供することを試みており、それゆえ、各配布ポイントにおけるピークアグリゲーション需要までのサイズでなければならない。 最終的にシステムはエンドツーエンドの同期を必要とするため、"バッフィング(buffering)"エネルギを格納するメカニズムが欠如しており、グリッド間の共有や"上流(upstream)"停止時の独立操作を複雑にしている。 最近のブラックアウトは、既存のグリッドの問題を示している。 さらに、この構造は太陽や風といった再生可能エネルギー源の高度に可変な性質に対応できない。 多くの人々は、電気エネルギーの生成、分配、消費のためのより分散的で適応的で市場ベースのインフラである「スマートグリッド」に期待を向けている。 この新しいアプローチは、既存の配電システムに比べて環境への影響を低減しつつ、効率とレジリエンスを高めるように設計されている。 スマートグリッドの当初の計画では、既存の情報技術を広く活用することを示唆している。 特に、データ分析の最近の進歩は、データマイニング、機械学習などである。 エネルギーの使用方法や現在のエネルギーグリッドに課している要求の種類に関する豊富なデータを理解するのに役立ち、スマートグリッドを大幅に強化し、最終的にはその影響を増幅する可能性を持っている。 ここでは、電力網が10年でどう見えるか、特に、データ分析アプローチに対する連邦政府の投資が、このビジョンを実現する上でいかに重要かを説明します。

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