論文の概要: Energy System Digitization in the Era of AI: A Three-Layered Approach towards Carbon Neutrality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04584v1
• Date: Wed, 2 Nov 2022 16:22:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 23:28:18.716238
• Title: Energy System Digitization in the Era of AI: A Three-Layered Approach towards Carbon Neutrality
• Title（参考訳）: ai時代におけるエネルギーシステムのデジタル化 -炭素中立性への三層アプローチ-
• Authors: Le Xie, Tong Huang, Xiangtian Zheng, Yan Liu, Mengdi Wang, Vijay Vittal, P. R. Kumar, Srinivas Shakkottai, Yi Cui
• Abstract要約: 炭素ニュートラル電気は気候変動に対処する最大のゲームチェンジャーの1つである。 課題の多くは、意思決定の規模とエネルギー供給と需要に関する不確実性から生じる。 エネルギーシステムの炭素-中性遷移に対するAIの影響を増幅するために、もともと他のアプリケーションのために開発されたAIアルゴリズムは、技術、市場、ポリシーの3つのレイヤで調整されるべきである、と指摘する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.86226097750002
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The transition towards carbon-neutral electricity is one of the biggest game changers in addressing climate change since it addresses the dual challenges of removing carbon emissions from the two largest sectors of emitters: electricity and transportation. The transition to a carbon-neutral electric grid poses significant challenges to conventional paradigms of modern grid planning and operation. Much of the challenge arises from the scale of the decision making and the uncertainty associated with the energy supply and demand. Artificial Intelligence (AI) could potentially have a transformative impact on accelerating the speed and scale of carbon-neutral transition, as many decision making processes in the power grid can be cast as classic, though challenging, machine learning tasks. We point out that to amplify AI's impact on carbon-neutral transition of the electric energy systems, the AI algorithms originally developed for other applications should be tailored in three layers of technology, markets, and policy.
• Abstract（参考訳）: 二酸化炭素を排出する2大セクター、電気と輸送から排出する二酸化炭素の削減という2つの課題に対処しているため、炭素中立の電気への転換は気候変動に対処する最大のゲームチェンジャーの1つだ。 カーボンニュートラルなグリッドへの移行は、現代のグリッド計画と運用の従来のパラダイムに重大な課題をもたらす。 課題の多くは、意思決定の規模とエネルギー供給と需要に関する不確実性から生じる。 人工知能(ai:artificial intelligence)は、カーボンニュートラル移行のスピードとスケールを加速する上で、変革的な影響を与える可能性がある。 エネルギーシステムの炭素-中性遷移に対するAIの影響を増幅するために、もともと他のアプリケーションのために開発されたAIアルゴリズムは、技術、市場、ポリシーの3つのレイヤで調整されるべきである、と指摘する。

関連論文リスト

• 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)
• Generative AI for Low-Carbon Artificial Intelligence of Things with Large Language Models [67.0243099823109]
  ジェネレーティブAI(GAI)は、AIoT(Artificial Intelligence of Things)の二酸化炭素排出量を減らす大きな可能性を秘めている 本稿では, 炭素排出量削減のためのGAIの可能性について検討し, 低炭素AIoTのための新しいGAI対応ソリューションを提案する。 本稿では,Large Language Model (LLM) を利用したCO_2排出最適化フレームワークを提案し,このフレームワークにより,プラグ可能なLLMとRetrieval Augmented Generation (RAG) モジュールを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-28T05:46:28Z)
• Streamlining Energy Transition Scenarios to Key Policy Decisions [3.737361598712633]
  意思決定木を用いた利害関係者の議論から解釈可能なストーリーラインを導出する。 以上の結果から, 再生可能エネルギーの高度展開を選択することで, 地球規模の脱炭シナリオが, 気候変動や需要の不確実性に対して堅牢であることが示唆された。 我々の移行可能なアプローチは、膨大なエネルギーモデルの結果を小さな決定セットに変換し、エネルギー遷移を形成する主要な要因を優先順位付けする決定を導いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-11T18:10:32Z)
• Power Grid Congestion Management via Topology Optimization with AlphaZero [0.27998963147546135]
  本稿では,AlphaZeroをベースとしたグリッドトポロジ最適化手法を提案する。 WCCI 2022ではL2RPN(Learning to Run a Power Network)コンペで1位にランクインした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-10T14:39:28Z)
• Data-Driven Stochastic AC-OPF using Gaussian Processes [54.94701604030199]
  大量の再生可能エネルギーを電力網に統合することは、おそらく気候変動を遅らせる電力網からの二酸化炭素排出量を減らす最も有効な方法だろう。 本稿では、不確実な入力を組み込むことのできる交流電力流方程式に基づく代替データ駆動方式を提案する。 GPアプローチは、このギャップを交流電力流方程式に閉じるために、単純だが制約のないデータ駆動アプローチを学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-21T23:02:35Z)
• Reinforcement learning for Energies of the future and carbon neutrality: a Challenge Design [0.0]
  この挑戦は、2019年に"Learning to run a power network" (L2RPN)という名前で始まったシリーズに属する。 我々は2050年までに炭素中立に達するためにRTEによって提案された新しいより現実的なシナリオを紹介する。 我々は、最先端の強化学習アルゴリズムを用いて、将来の参加者を刺激するベースラインを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-21T06:56:46Z)
• Towards a Systematic Survey for Carbon Neutral Data Centers [23.339102377319833]
  データセンターは大規模なエネルギー消費のため、炭素集約型企業である。 データセンター産業は2030年までに世界の二酸化炭素排出量の8%を占めると見積もられている。 本研究は, 政策指標と技術方法論の両方を考慮した, 炭素中性データセンターへのロードマップを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T09:24:15Z)
• Modelling the transition to a low-carbon energy supply [91.3755431537592]
  気候変動の影響を制限するため、低炭素電力供給への移行が不可欠である。 二酸化炭素排出量の削減は、世界がピーク点に達するのを防ぐのに役立ちます。 排気ガスの排出は、世界中の気象条件の極端に繋がる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-25T12:37:05Z)
• Optimizing carbon tax for decentralized electricity markets using an agent-based model [69.3939291118954]
  人為的気候変動の影響を避けるためには、化石燃料から低炭素技術への移行が必要である。 炭素税は、この移行を支援する効率的な方法であることが示されている。 NSGA-IIの遺伝的アルゴリズムを用いて、電力混合の平均電気価格と相対炭素強度を最小化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-28T06:54:43Z)

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。