論文の概要: An Overview of the Prospects and Challenges of Using Artificial Intelligence for Energy Management Systems in Microgrids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05498v1
• Date: Tue, 06 May 2025 11:08:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 20:40:09.99122
• Title: An Overview of the Prospects and Challenges of Using Artificial Intelligence for Energy Management Systems in Microgrids
• Title（参考訳）: マイクログリッドのエネルギー管理システムにおける人工知能の利用の展望と課題
• Authors: Noor ul Misbah Khanum, Hayssam Dahrouj, Ramesh C. Bansal, Hissam Mouayad Tawfik,
• Abstract要約: 本稿では,マイクログリッドのエネルギー管理システムにおいて,AIベースの方法論を実現するメリットを強調した。 また、AI駆動のエネルギー管理システムを先導することを約束する今後の研究の方向性についても指摘している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3699122378458704
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Microgrids have emerged as a pivotal solution in the quest for a sustainable and energy-efficient future. While microgrids offer numerous advantages, they are also prone to issues related to reliably forecasting renewable energy demand and production, protecting against cyberattacks, controlling operational costs, optimizing power flow, and regulating the performance of energy management systems (EMS). Tackling these energy management challenges is essential to facilitate microgrid applications and seamlessly incorporate renewable energy resources. Artificial intelligence (AI) has recently demonstrated immense potential for optimizing energy management in microgrids, providing efficient and reliable solutions. This paper highlights the combined benefits of enabling AI-based methodologies in the energy management systems of microgrids by examining the applicability and efficiency of AI-based EMS in achieving specific technical and economic objectives. The paper also points out several future research directions that promise to spearhead AI-driven EMS, namely the development of self-healing microgrids, integration with blockchain technology, use of Internet of things (IoT), and addressing interpretability, data privacy, scalability, and the prospects to generative AI in the context of future AI-based EMS.
• Abstract（参考訳）: マイクログリッドは、持続的でエネルギー効率の高い未来を追求する上で、重要な解決策として現れてきた。 マイクログリッドには多くの利点があるが、再生可能エネルギー需要と生産を確実に予測し、サイバー攻撃から保護し、運用コストを制御し、電力フローを最適化し、エネルギー管理システム(EMS)の性能を規制することに関わる問題もある。 これらのエネルギー管理の課題に取り組むことは、マイクログリッドアプリケーションを容易にし、再生可能エネルギー資源をシームレスに組み込むために不可欠である。 人工知能(AI)は最近、マイクログリッドにおけるエネルギー管理を最適化し、効率的で信頼性の高いソリューションを提供する大きな可能性を実証した。 本稿では、特定の技術的・経済的目的を達成する上で、AIベースのEMSの適用性と効率性を検討することにより、マイクログリッドのエネルギー管理システムにおけるAIベースの方法論の活用の利点について述べる。 論文ではまた、AI駆動EMSの先駆けとして、自己修復マイクログリッドの開発、ブロックチェーンテクノロジの統合、モノのインターネット(IoT)の利用、解釈可能性、データのプライバシ、スケーラビリティ、将来AIベースのEMSの文脈におけるAI生成の展望など、いくつかの研究方向性を指摘している。

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