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。
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• 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。

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