論文の概要: Power Plays: Unleashing Machine Learning Magic in Smart Grids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15423v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 15:39:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:20:14.435407
• Title: Power Plays: Unleashing Machine Learning Magic in Smart Grids
• Title（参考訳）: Power Plays: スマートグリッドにおける機械学習マジックの解放
• Authors: Abdur Rashid, Parag Biswas, abdullah al masum, MD Abdullah Al Nasim, Kishor Datta Gupta,
• Abstract要約: 機械学習アルゴリズムは、スマートメーター、センサー、その他のグリッドコンポーネントから大量のデータを分析して、エネルギー分布の最適化、需要予測、潜在的な障害を示す不規則性の検出を行う。 予測モデルの使用は、機器の故障を予測し、エネルギー供給の信頼性を向上させるのに役立つ。 しかしながら、これらのテクノロジの展開は、データのプライバシやセキュリティ、堅牢なインフラストラクチャの必要性に関する課題も引き起こす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The integration of machine learning into smart grid systems represents a transformative step in enhancing the efficiency, reliability, and sustainability of modern energy networks. By adding advanced data analytics, these systems can better manage the complexities of renewable energy integration, demand response, and predictive maintenance. Machine learning algorithms analyze vast amounts of data from smart meters, sensors, and other grid components to optimize energy distribution, forecast demand, and detect irregularities that could indicate potential failures. This enables more precise load balancing, reduces operational costs, and enhances the resilience of the grid against disturbances. Furthermore, the use of predictive models helps in anticipating equipment failures, thereby improving the reliability of the energy supply. As smart grids continue to evolve, the role of machine learning in managing decentralized energy sources and enabling real-time decision-making will become increasingly critical. However, the deployment of these technologies also raises challenges related to data privacy, security, and the need for robust infrastructure. Addressing these issues in this research authors will focus on realizing the full potential of smart grids, ensuring they meet the growing energy demands while maintaining a focus on sustainability and efficiency using Machine Learning techniques. Furthermore, this research will help determine the smart grid's essentiality with the aid of Machine Learning. Multiple ML algorithms have been integrated along with their pros and cons. The future scope of these algorithms are also integrated.
• Abstract（参考訳）: 機械学習をスマートグリッドシステムに統合することは、現代のエネルギーネットワークの効率性、信頼性、持続可能性を高めるための変革的なステップである。 高度なデータ分析を追加することで、これらのシステムは再生可能エネルギーの統合、需要応答、予測保守の複雑さをよりよく管理できる。 機械学習アルゴリズムは、スマートメーター、センサー、その他のグリッドコンポーネントから大量のデータを分析して、エネルギー分布の最適化、需要予測、潜在的な障害を示す不規則性の検出を行う。 これにより、より正確なロードバランシングが可能になり、運用コストが削減され、障害に対するグリッドのレジリエンスが向上する。 さらに、予測モデルの使用は機器故障の予測に役立つため、エネルギー供給の信頼性が向上する。 スマートグリッドが進化を続けるにつれ、分散型エネルギー源の管理とリアルタイム意思決定の実現における機械学習の役割がますます重要になる。 しかしながら、これらのテクノロジの展開は、データのプライバシやセキュリティ、堅牢なインフラストラクチャの必要性に関する課題も引き起こす。 この研究の著者らは、スマートグリッドの潜在能力をフルに実現し、成長するエネルギー需要を満たすことに注力し、機械学習技術を使用して持続可能性と効率に焦点をあてる。 さらに、この研究は、機械学習の助けを借りてスマートグリッドの本質を決定するのに役立つだろう。 複数のMLアルゴリズムは、その長所と短所とともに統合されている。 これらのアルゴリズムの今後の範囲も統合されている。

関連論文リスト

• GAN-GRID: A Novel Generative Attack on Smart Grid Stability Prediction [53.2306792009435]
  我々は,現実の制約に合わせたスマートグリッドの安定性予測システムを対象とした,新たな敵攻撃GAN-GRIDを提案する。 以上の結果から,データやモデル知識を欠いた,安定度モデルのみに武装した敵が,攻撃成功率0.99の安定度でデータを作成できることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T14:43:46Z)
• Empowering Distributed Solutions in Renewable Energy Systems and Grid Optimization [3.8979646385036175]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T02:45:16Z)
• Distributed Energy Management and Demand Response in Smart Grids: A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Framework [53.97223237572147]
  本稿では、自律制御と再生可能エネルギー資源のスマート電力グリッドシステムへの統合のための多エージェント深層強化学習(DRL)フレームワークを提案する。 特に,提案フレームワークは,住宅利用者に対する需要応答 (DR) と分散エネルギー管理 (DEM) を共同で検討している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-29T01:18:58Z)
• Evaluating Distribution System Reliability with Hyperstructures Graph Convolutional Nets [74.51865676466056]
  本稿では,グラフ畳み込みネットワークとハイパー構造表現学習フレームワークを,精度,信頼性,計算効率のよい分散グリッド計画に活用する方法を示す。 数値実験の結果,提案手法は計算効率を大幅に向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-14T01:29:09Z)
• Vision Paper: Causal Inference for Interpretable and Robust Machine Learning in Mobility Analysis [71.2468615993246]
  インテリジェントな輸送システムを構築するには、人工知能とモビリティ分析の複雑な組み合わせが必要である。 ここ数年、高度なディープニューラルネットワークを使った輸送アプリケーションの開発が急速に進んでいる。 このビジョンペーパーは、解釈可能性と堅牢性を必要とするディープラーニングに基づくモビリティ分析における研究課題を強調する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-18T17:28:58Z)
• Robust, Deep, and Reinforcement Learning for Management of Communication and Power Networks [6.09170287691728]
  本論文は、まず、分散不確実性や逆データに対して汎用機械学習モデルを堅牢にするための原則的手法を開発する。 次に、この堅牢なフレームワークの上に構築し、グラフメソッドによる堅牢な半教師付き学習を設計します。 この論文の第2部は、次世代の有線および無線ネットワークの可能性を完全に解き放つことを意図している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-08T05:49:06Z)
• Artificial Intelligence Based Prognostic Maintenance of Renewable Energy Systems: A Review of Techniques, Challenges, and Future Research Directions [3.1123064748686287]
  データ分析と機械学習(ML)技術は、これらの予後維持システムの全体的な効率を高めるために使われています。 本稿では,文献に報告されている予測/予測保守フレームワークの概要について述べる。 MLベースのソリューションの重要な側面として、ドメインで一般的に使用されるデータセットについても議論します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-20T11:41:00Z)
• 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)
• Smart Grid: A Survey of Architectural Elements, Machine Learning and Deep Learning Applications and Future Directions [0.0]
  ビッグデータ分析、機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)は、この膨大なデータの分析と貴重な洞察の生成において重要な役割を果たす。 本稿では、スマートグリッドのコンテキストにおいて、スマートグリッドアーキテクチャ要素、機械学習、ディープラーニングベースのアプリケーションおよびアプローチを調査し、調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-16T01:40:24Z)
• Risk-Aware Energy Scheduling for Edge Computing with Microgrid: A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach [82.6692222294594]
  マイクログリッドを用いたMECネットワークにおけるリスク対応エネルギースケジューリング問題について検討する。 ニューラルネットワークを用いたマルチエージェントディープ強化学習(MADRL)に基づくアドバンテージアクター・クリティック(A3C)アルゴリズムを適用し,その解を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-21T02:14:38Z)
• Multi-Agent Meta-Reinforcement Learning for Self-Powered and Sustainable Edge Computing Systems [87.4519172058185]
  エッジコンピューティング機能を有するセルフパワー無線ネットワークの効率的なエネルギー分配機構について検討した。 定式化問題を解くために,新しいマルチエージェントメタ強化学習(MAMRL)フレームワークを提案する。 実験の結果、提案されたMAMRLモデルは、再生不可能なエネルギー使用量を最大11%削減し、エネルギーコストを22.4%削減できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-20T04:58:07Z)

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。