論文の概要: PINN-DT: Optimizing Energy Consumption in Smart Building Using Hybrid Physics-Informed Neural Networks and Digital Twin Framework with Blockchain Security

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00331v1
• Date: Sat, 01 Mar 2025 03:37:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:23:12.901222
• Title: PINN-DT: Optimizing Energy Consumption in Smart Building Using Hybrid Physics-Informed Neural Networks and Digital Twin Framework with Blockchain Security
• Title（参考訳）: PINN-DT:ハイブリッド物理インフォームドニューラルネットワークとブロックチェーンセキュリティを用いたディジタルツインフレームワークによるスマートビルのエネルギー消費の最適化
• Authors: Hajar Kazemi Naeini, Roya Shomali, Abolhassan Pishahang, Hamidreza Hasanzadeh, Mahdieh Mohammadi, Saeid Asadi, Ahmad Gholizadeh Lonbar,
• Abstract要約: 本研究は,予測エネルギー最適化を強化するための多面的手法を提案する。 このモデルは、スマートメーターエネルギー消費データ、再生可能エネルギー出力、動的価格設定、IoTデバイスから収集されたユーザの好みなど、包括的なデータセットを使用してトレーニングされ、検証された。 提案手法は平均絶対誤差(MAE)が0.237 kWh、ルート平均平方誤差(RMSE)が0.298 kWh、R2が0.978、データ分散の97.8%で予測性能に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The advancement of smart grid technologies necessitates the integration of cutting-edge computational methods to enhance predictive energy optimization. This study proposes a multi-faceted approach by incorporating (1) Deep Reinforcement Learning (DRL) agents trained using data from Digital Twins (DTs) to optimize energy consumption in real time, (2) Physics-Informed Neural Networks (PINNs) to seamlessly embed physical laws within the optimization process, ensuring model accuracy and interpretability, and (3) Blockchain (BC) technology to facilitate secure and transparent communication across the smart grid infrastructure. The model was trained and validated using comprehensive datasets, including smart meter energy consumption data, renewable energy outputs, dynamic pricing, and user preferences collected from IoT devices. The proposed framework achieved superior predictive performance with a Mean Absolute Error (MAE) of 0.237 kWh, Root Mean Square Error (RMSE) of 0.298 kWh, and an R-squared (R2) value of 0.978, indicating a 97.8% explanation of data variance. Classification metrics further demonstrated the model's robustness, achieving 97.7% accuracy, 97.8% precision, 97.6% recall, and an F1 Score of 97.7%. Comparative analysis with traditional models like Linear Regression, Random Forest, SVM, LSTM, and XGBoost revealed the superior accuracy and real-time adaptability of the proposed method. In addition to enhancing energy efficiency, the model reduced energy costs by 35%, maintained a 96% user comfort index, and increased renewable energy utilization to 40%. This study demonstrates the transformative potential of integrating PINNs, DT, and Blockchain technologies to optimize energy consumption in smart grids, paving the way for sustainable, secure, and efficient energy management systems.
• Abstract（参考訳）: スマートグリッド技術の進歩は、予測エネルギー最適化を強化するために最先端の計算手法の統合を必要とする。 本研究では,(1)Digital Twins(DT)のデータを用いて訓練された深層強化学習(DRL)エージェントをリアルタイムにエネルギー消費を最適化し,(2)物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を用いて物理法則を最適化プロセス内にシームレスに埋め込み,モデルの精度と解釈性を確保すること,(3)スマートグリッドインフラストラクチャ間のセキュアで透過的な通信を容易にするBlockchain(BC)技術を組み込んだ多面的アプローチを提案する。 このモデルは、スマートメーターエネルギー消費データ、再生可能エネルギー出力、動的価格設定、IoTデバイスから収集されたユーザの好みなど、包括的なデータセットを使用してトレーニングされ、検証された。 提案手法は平均絶対誤差(MAE)が0.237 kWh、ルート平均平方誤差(RMSE)が0.298 kWh、R2が0.978、データ分散の97.8%で予測性能に優れていた。 分類基準はさらにモデルの堅牢性を示し、精度は97.7%、精度は97.8%、リコールは97.6%、スコアは97.7%だった。 線形回帰、ランダムフォレスト、SVM、LSTM、XGBoostといった従来のモデルとの比較分析により、提案手法の精度とリアルタイム適応性について明らかにした。 エネルギー効率の向上に加えて、モデルではエネルギーコストを35%削減し、96%のユーザー快適指数を維持し、再生可能エネルギー利用率を40%に向上させた。 本研究では、PINN、DT、Blockchain技術を統合することにより、スマートグリッドにおけるエネルギー消費を最適化し、持続的でセキュアで効率的なエネルギー管理システムを実現するための変革的可能性を示す。

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