論文の概要: Blockchain-enabled Parametric Solar Energy Insurance via Remote Sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09961v1
- Date: Wed, 17 May 2023 05:41:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-18 17:23:27.622644
- Title: Blockchain-enabled Parametric Solar Energy Insurance via Remote Sensing
- Title(参考訳): リモートセンシングによるブロックチェーン対応太陽エネルギー保険
- Authors: Mingyu Hao, Keyang Qian, Sid Chi-Kin Chau
- Abstract要約: パラメトリックソーラーエネルギー保険は、太陽エネルギーの不足に対する財政補助金の機会を提供する。
我々は、最先端のゼロ知識証明(zk-SNARK)を利用して、プライバシー保護ブロックチェーンベースのソーラーエネルギー保険プラットフォームを実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.76179873429447
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite its popularity, the nature of solar energy is highly uncertain and
weather dependent, affecting the business viability and investment of solar
energy generation, especially for household users. To stabilize the income from
solar energy generation, there have been limited traditional options, such as
using energy storage to pool excessive solar energy in off-peak periods or
financial derivatives from future markets to hedge energy prices. In this
paper, we explore a novel idea of "parametric solar energy insurance", by which
solar panel owners can insure their solar energy generation based on a
verifiable geographically specific index (surface solar irradiation).
Parametric solar energy insurance offers opportunities of financial subsidies
for insufficient solar energy generation and amortizes the fluctuations of
renewable energy generation geographically. Furthermore, we propose to leverage
blockchain and remote sensing (satellite imagery) to provide a publicly
verifiable platform for solar energy insurance, which not only automates the
underwriting and claims of a solar energy insurance policy, but also improves
its accountability and transparency. We utilize the state-of-the-art succinct
zero-knowledge proofs (zk-SNARK) to realize privacy-preserving blockchain-based
solar energy insurance on real-world permissionless blockchain platform
Ethereum.
- Abstract(参考訳): その人気にもかかわらず、太陽エネルギーの性質は非常に不確実であり、特に家庭ユーザーにとって、太陽エネルギーの商業的生存性と投資に影響を与える。
太陽エネルギー発電からの収入を安定させるためには、オフピーク期間に過剰な太陽エネルギーを貯めるためのエネルギー貯蔵や将来の市場からの金融デリバティブといった伝統的な選択肢が限られている。
本稿では, 太陽パネル所有者が, 検証可能な地理的特定指標(地表面日射)に基づいて, 太陽エネルギーの発生を保証できる「パラメトリック太陽エネルギー保険」という新しいアイデアを探求する。
パラメトリックソーラーエネルギー保険は、太陽エネルギーの不足に対する財政補助金の機会を提供し、再生可能エネルギーの変動を地理的に補正する。
さらに、ブロックチェーンとリモートセンシング(衛星画像)を活用して、太陽エネルギー保険の引受と請求を自動化するだけでなく、説明責任と透明性も向上する、公に検証可能なプラットフォームを太陽エネルギー保険に提供することを提案する。
我々は、最先端のゼロ知識証明(zk-SNARK)を利用して、現実の無許可ブロックチェーンプラットフォームEthereum上で、プライバシー保護ブロックチェーンベースのソーラーエネルギー保険を実現する。
関連論文リスト
- GloSoFarID: Global multispectral dataset for Solar Farm IDentification in satellite imagery [1.2021565114959365]
本研究は、ソーラーパネルファームのマルチスペクトル衛星画像の包括的グローバルデータセットを初めて開発する。
これは、世界中のソーラーパネルファームの展開と分布を正確にマッピングし分析できる、堅牢な機械学習モデルのトレーニング基盤を形成することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-08T04:10:50Z) - Improving day-ahead Solar Irradiance Time Series Forecasting by
Leveraging Spatio-Temporal Context [46.72071291175356]
太陽発電は二酸化炭素の排出量を大幅に削減することで気候変動を緩和する大きな可能性を秘めている。
しかし、太陽光の固有の変動は、電力網に太陽エネルギーをシームレスに統合する上で大きな課題となる。
本稿では,衛星データを用いた時間的文脈の活用を目的としたディープラーニングアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-01T19:54:39Z) - Data-driven soiling detection in PV modules [58.6906336996604]
太陽光発電モジュールの土質比を推定する問題について検討した。
私たちのアルゴリズムの重要な利点は、ラベル付きデータでトレーニングする必要がない、土壌を推定することです。
実験により, 土質比を推定するための工法として, 現状を著しく上回っていることが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-30T14:35:47Z) - Location-aware green energy availability forecasting for multiple time
frames in smart buildings: The case of Estonia [0.5156484100374058]
本研究の目的は、異なる機械学習モデルを用いて、天気と派生した特徴に基づいてPVシステムの出力パワーを予測することである。
目的は、データを調べて出力パワーを正確に予測する最適なモデルを得ることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-04T14:02:43Z) - Spatial Distribution of Solar PV Deployment: An Application of the
Region-Based Convolutional Neural Network [0.0]
2021年現在、コロラド州の屋根面積の2.5%はソーラーパネルで覆われている。
PV-to-roof面積比は、ソーラーPVのスケジュール、賃貸者の割合、多戸建て住宅、冬季の気象リスクに大きく依存している。
ソーラー展開の重要な予測要因を知ることで、ビジネスや政策決定をよりよく知ることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-17T21:03:48Z) - An Artificial Intelligence Dataset for Solar Energy Locations in India [6.454602468926006]
インドは2030年までに300ギガワットの太陽エネルギーを投入するという野心的な目標を掲げている。
土地利用プランナーは、PVインフラの最新の正確な地理空間情報にアクセスする必要がある。
インド全土の実用規模のソーラープロジェクトを地図化するための空間的明示的な機械学習モデルを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-31T23:53:19Z) - Optimizing a domestic battery and solar photovoltaic system with deep
reinforcement learning [69.68068088508505]
バッテリーと太陽光発電システムのコストの低下は、ソーラーバッテリーの家庭用システムの増加に繋がった。
本研究では,システム内の電池の充電および放電挙動を最適化するために,深い決定論的ポリシーアルゴリズムを用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-10T10:59:14Z) - Exploring market power using deep reinforcement learning for intelligent
bidding strategies [69.3939291118954]
キャパシティが1年の平均的な電力価格に影響を及ぼすことがわかりました。
$sim$25%と$sim$11%の値は、市場構造と国によって異なる可能性がある。
平均市場価格の約2倍の市場上限の使用は、この効果を著しく減少させ、競争力のある市場を維持する効果があることを観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-08T21:07:42Z) - Public Sentiment Toward Solar Energy: Opinion Mining of Twitter Using a
Transformer-Based Language Model [0.0]
アメリカ合衆国北東部は南部地域よりも太陽エネルギーに対する肯定的な感情が強い。
太陽に対する大衆の感情は、再生可能エネルギー政策と市場状態と関連している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-27T04:31:18Z) - Challenges and Prospects of Negawatt Trading in Light of Recent
Technological Developments [69.98112767404695]
我々は最近の技術進歩を踏まえて、ネガワット取引の課題と展望を概観する。
グリッドインタラクティブな建物と分散台帳技術は、アクティブな参加と公正な価格を保証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-16T13:41:14Z) - 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。