論文の概要: Empowering Distributed Solutions in Renewable Energy Systems and Grid Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15468v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 02:45:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 20:50:57.430137
• Title: Empowering Distributed Solutions in Renewable Energy Systems and Grid Optimization
• Title（参考訳）: 再生可能エネルギーシステムにおける分散ソリューションのエンパワーメントとグリッド最適化
• Authors: Mohammad Mohammadi and Ali Mohammadi
• Abstract要約: 機械学習(ML)の進歩は再生可能エネルギー源の強化とグリッド管理の改善に重要な役割を果たしている。 ビッグデータとMLをスマートグリッドに組み込むことは、エネルギー効率の向上など、いくつかのメリットを提供する。 しかし、大規模なデータボリュームの処理、サイバーセキュリティの確保、専門知識の獲得といった課題に対処する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8979646385036175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study delves into the shift from centralized to decentralized approaches in the electricity industry, with a particular focus on how machine learning (ML) advancements play a crucial role in empowering renewable energy sources and improving grid management. ML models have become increasingly important in predicting renewable energy generation and consumption, utilizing various techniques like artificial neural networks, support vector machines, and decision trees. Furthermore, data preprocessing methods, such as data splitting, normalization, decomposition, and discretization, are employed to enhance prediction accuracy. The incorporation of big data and ML into smart grids offers several advantages, including heightened energy efficiency, more effective responses to demand, and better integration of renewable energy sources. Nevertheless, challenges like handling large data volumes, ensuring cybersecurity, and obtaining specialized expertise must be addressed. The research investigates various ML applications within the realms of solar energy, wind energy, and electric distribution and storage, illustrating their potential to optimize energy systems. To sum up, this research demonstrates the evolving landscape of the electricity sector as it shifts from centralized to decentralized solutions through the application of ML innovations and distributed decision-making, ultimately shaping a more efficient and sustainable energy future.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,電力産業における集中型アプローチから分散型アプローチへの移行に着目し,特に機械学習(ml)の進歩が再生可能エネルギー資源のエンパワーメントとグリッド管理の改善において重要な役割を担っていることを示す。 MLモデルは、人工ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、決定木といった様々な技術を活用することで、再生可能エネルギーの生成と消費を予測する上でますます重要になっている。 さらに、予測精度を高めるために、データ分割、正規化、分解、離散化などのデータ前処理手法を用いる。 ビッグデータとMLをスマートグリッドに組み込むことは、エネルギー効率の向上、需要に対するより効率的な応答、再生可能エネルギー源のより良い統合など、いくつかの利点をもたらす。 それでも、大規模なデータボリュームの処理、サイバーセキュリティの確保、専門知識の獲得といった課題には対処する必要がある。 この研究は、太陽エネルギー、風力エネルギー、電気分布と貯蔵の領域における様々なML応用を研究し、エネルギーシステムを最適化する可能性を示している。 この研究は、mlイノベーションと分散意思決定の適用を通じて集中型ソリューションから分散型ソリューションへと移行し、最終的にはより効率的で持続可能なエネルギーの未来を形作る、電力セクターの進化の状況を示すものだ。

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