Fugu-MT 論文翻訳(概要): Embedded Machine Learning for Solar PV Power Regulation in a Remote Microgrid

論文の概要: Embedded Machine Learning for Solar PV Power Regulation in a Remote Microgrid

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01054v1
Date: Mon, 02 Dec 2024 02:29:58 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-04 15:40:55.691842
Title: Embedded Machine Learning for Solar PV Power Regulation in a Remote Microgrid
Title（参考訳）: 遠隔マイクログリッドにおける太陽光発電電力規制のための組込み機械学習
Authors: Yongli Zhu, Linna Xu, Jian Huang,
Abstract要約: 本稿では,遠隔地マイクログリッドにおける太陽インバータ電力制御の機械学習による研究について述べる。アクティブおよびリアクティブな電力制御のための機械学習モデルは、それぞれアンサンブル学習法を用いて訓練される。遠端制御センターの中央サーバで推論を行う従来の方式とは異なり、提案方式では、トレーニングされたモデルをインバータ近傍の組込みエッジ計算装置に展開し、通信遅延を低減する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.308168896770315
License:
Abstract: This paper presents a machine-learning study for solar inverter power regulation in a remote microgrid. Machine learning models for active and reactive power control are respectively trained using an ensemble learning method. Then, unlike conventional schemes that make inferences on a central server in the far-end control center, the proposed scheme deploys the trained models on an embedded edge-computing device near the inverter to reduce the communication delay. Experiments on a real embedded device achieve matched results as on the desktop PC, with about 0.1ms time cost for each inference input.
Abstract（参考訳）: 本稿では,遠隔地マイクログリッドにおける太陽インバータ電力制御の機械学習による研究について述べる。アクティブおよびリアクティブな電力制御のための機械学習モデルは、それぞれアンサンブル学習法を用いて訓練される。そして、遠端制御センターの中央サーバで推論を行う従来の方式とは異なり、提案方式では、トレーニングされたモデルをインバータ近傍の組込みエッジ計算装置に展開し、通信遅延を低減する。実組込みデバイスにおける実験は、デスクトップPCのように、各推論入力の約0.1mの時間コストで一致した結果を達成する。

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