論文の概要: Load and Renewable Energy Forecasting Using Deep Learning for Grid Stability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13412v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 06:33:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:59:04.293438
• Title: Load and Renewable Energy Forecasting Using Deep Learning for Grid Stability
• Title（参考訳）: 格子安定性のためのディープラーニングを用いた負荷・再生可能エネルギー予測
• Authors: Kamal Sarkar,
• Abstract要約: 短期的な負荷と再生可能エネルギー予測は、グリッドを安定させ、エネルギー貯蔵を最大化し、再生可能資源の有効利用を保証するのに役立つ。 本稿では,主にCNNとLSTMに基づく予測手法に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: As the energy landscape changes quickly, grid operators face several challenges, especially when integrating renewable energy sources with the grid. The most important challenge is to balance supply and demand because the solar and wind energy are highly unpredictable. When dealing with such uncertainty, trustworthy short-term load and renewable energy forecasting can help stabilize the grid, maximize energy storage, and guarantee the effective use of renewable resources. Physical models and statistical techniques were the previous approaches employed for this kind of forecasting tasks. In forecasting renewable energy, machine learning and deep learning techniques have recently demonstrated encouraging results. More specifically, the deep learning techniques like CNN and LSTM and the conventional machine learning techniques like regression that are mostly utilized for load and renewable energy forecasting tasks. In this article, we will focus mainly on CNN and LSTM-based forecasting methods.
• Abstract（参考訳）: エネルギー環境が急速に変化するにつれて、グリッドオペレーターは、特に再生可能エネルギー源とグリッドを統合する際に、いくつかの課題に直面している。 最も重要な課題は、太陽と風力のエネルギーは予測不可能であるため、供給と需要のバランスをとることである。 このような不確実性、信頼性の高い短期負荷、再生可能エネルギー予測は、グリッドを安定させ、エネルギー貯蔵を最大化し、再生可能資源の有効利用を保証するのに役立つ。 物理モデルと統計技術は、この種の予測タスクに採用された以前のアプローチであった。 再生可能エネルギーの予測において、機械学習とディープラーニング技術は近年、奨励的な結果を示している。 具体的には、CNNやLSTMのようなディープラーニング技術と、負荷や再生可能エネルギー予測タスクに主に使用される回帰のような従来の機械学習技術です。 本稿では,主にCNNとLSTMに基づく予測手法に焦点を当てる。

関連論文リスト

• Just In Time Transformers [2.7350304370706797]
  JITtransは,エネルギー消費予測精度を大幅に向上させる,トランスフォーマー深層学習モデルである。 本研究は, エネルギー管理を革新し, 持続可能な電力システムを構築するための先進的な予測技術の可能性を明らかにするものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-22T10:33:00Z)
• Power Plays: Unleashing Machine Learning Magic in Smart Grids [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-20T15:39:08Z)
• 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)
• A Federated learning model for Electric Energy management using Blockchain Technology [0.0]
  エネルギー不足と電力負荷の削減が発展途上国の主な問題である。 エネルギー管理の改善と再生可能エネルギーの利用は、エネルギー危機の解決に重要である。 化石燃料の高価格によるエネルギー需要の増大に対応するため, 再生可能エネルギー源の利用を増加させる必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-18T09:00:26Z)
• Benchmarks and Custom Package for Energy Forecasting [55.460452605056894]
  エネルギー予測は、電力グリッドディスパッチのようなその後のタスクのコストを最小化することを目的としている。 本稿では,大規模負荷データセットを収集し,再生可能エネルギーデータセットを新たにリリースした。 評価指標の異なるレベルにおいて,21種類の予測手法を用いた広範囲な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-14T06:50:02Z)
• Predicting Short Term Energy Demand in Smart Grid: A Deep Learning Approach for Integrating Renewable Energy Sources in Line with SDGs 7, 9, and 13 [0.0]
  スマートパワーグリッドにおけるエネルギー需要予測のためのディープラーニングモデルを提案する。 我々は、長期記憶ネットワークを使用して、エネルギー需要データにおける複雑なパターンや依存関係をキャプチャします。 提案モデルでは,平均絶対誤差 1.4% でエネルギー需要を正確に予測できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-08T12:30:59Z)
• 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)
• Compute and Energy Consumption Trends in Deep Learning Inference [67.32875669386488]
  コンピュータビジョンと自然言語処理の分野における関連モデルについて検討する。 継続的な性能向上のために、これまで予想されていたよりもエネルギー消費の軟化が見られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-12T09:40:18Z)
• A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach for a Distributed Energy Marketplace in Smart Grids [58.666456917115056]
  本稿では,マイクログリッドを支配下に置くために,強化学習に基づくエネルギー市場を提案する。 提案する市場モデルにより,リアルタイムかつ需要に依存した動的価格設定環境が実現され,グリッドコストが低減され,消費者の経済的利益が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-23T02:17:51Z)
• 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。