論文の概要: Advances in Battery Energy Storage Management: Control and Economic Synergies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06365v1
- Date: Fri, 06 Feb 2026 03:50:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-09 22:18:26.225177
- Title: Advances in Battery Energy Storage Management: Control and Economic Synergies
- Title（参考訳）: 蓄電池管理の進歩 : 制御と経済の相乗効果
- Authors: Venkata Rajesh Chundru, Shreshta Rajakumar Deshpande, Stanislav A Gankov,
- Abstract要約: 本研究は,BESSの経済と運用の両面に対処する文献を探索することによって,このギャップを埋めることを目的とする。
グリッドデューティサイクルの経済的側面が、BESSシステムに展開される制御スキームとどのように一致しているかを検討する。
このレビューでは、BESS管理とデプロイメント戦略における将来的なイノベーションの道を開いた、潜在的なシナジー、研究ギャップ、新興トレンドを特定します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The existing literature on Battery Energy Storage Systems (BESS) predominantly focuses on two main areas: control system design aimed at achieving grid stability and the techno-economic analysis of BESS dispatch on power grid. However, with the increasing incorporation of ancillary services into power grids, a more comprehensive approach to energy management systems is required. Such an approach should not only optimize revenue generation from BESS but also ensure the safe, efficient, and reliable operation of lithium-ion batteries. This research seeks to bridge this gap by exploring literature that addresses both the economic and operational dimensions of BESS. Specifically, it examines how economic aspects of grid duty cycles can align with control schemes deployed in BESS systems. This alignment, or synergy, could be instrumental in creating robust digital twins virtual representations of BESS systems that enhance both grid stability and revenue potential. The literature review is organized into five key categories: (1) ancillary services for BESS, exploring support functions that BESS can provide to power grids; (2) control systems developed for real-time BESS power flow management, ensuring smooth operations under dynamic grid conditions; (3) optimization algorithms for BESS dispatch, focusing on efficient energy allocation strategies; (4) techno-economic analyses of BESS and battery systems to assess their financial viability; and (5) digital twin technologies for real-world BESS deployments, enabling advanced predictive maintenance and performance optimization. This review will identify potential synergies, research gaps, and emerging trends, paving the way for future innovations in BESS management and deployment strategies.
- Abstract（参考訳）: バッテリ・エナジー・ストレージ・システム(BESS)に関する既存の文献は、グリッド安定性を達成するための制御システム設計と、電力グリッド上のBESSディスパッチのテクノ・エコノミクス分析の2つの主要な分野に焦点を当てている。
しかし、電力網への補助サービスの導入の増加に伴い、エネルギー管理システムに対するより包括的なアプローチが求められている。
このようなアプローチは、BESSからの収益生成を最適化するだけでなく、リチウムイオン電池の安全性、効率、信頼性を確保する必要がある。
本研究は,BESSの経済と運用の両面に対処する文献を探索することによって,このギャップを埋めることを目指している。
具体的には、グリッドデューティサイクルの経済的側面が、BESSシステムに展開される制御スキームとどのように一致しているかを検討する。
このアライメント、あるいはシナジーは、グリッド安定性と収益可能性の両方を高めるBESSシステムの堅牢なデジタルツインの仮想表現を作成するのに役立てることができる。
文献レビューは,(1)BESSの補助サービス,(2)BESSが電力グリッドに提供可能なサポート機能を探究する,(2)リアルタイムBESS電力フロー管理のために開発された制御システム,(3)動的グリッド条件下でのスムーズな運用を確保する,(3)BESSディスパッチの最適化アルゴリズム,(4)BESSとバッテリシステムの技術的・経済的分析による経済性の評価,(5)実世界のBESS展開のためのディジタルツイン技術,の5つのカテゴリに分類される。
このレビューでは、BESS管理とデプロイメント戦略における将来的なイノベーションの道を開いた、潜在的なシナジー、研究ギャップ、新興トレンドを特定します。
関連論文リスト
- Meta-Black-Box Optimization with Bi-Space Landscape Analysis and Dual-Control Mechanism for SAEA [8.45452791601094]
この研究は、SAEAを二重レベルに制御する最初のMetaBBOフレームワークと、代理モデル情報をキャプチャするバイスペースERAを紹介する。
DB-SAEAは、様々なベンチマークで最先端のベースラインを上回るだけでなく、高次元設定で見えないタスクに強力なゼロショット転送を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-19T15:43:19Z) - Optimising Battery Energy Storage System Trading via Energy Market Operator Price Forecast [0.0]
オーストラリア・エナジー・マーケット・オペレーター(AEMO)のエネルギー価格予測の精度は、信頼性が高く利益の出る蓄電池システムのトレーディングアルゴリズムを開発するために体系的に活用できるのか?
予測精度のパターンを日時・予報地平線・地域変動に基づいて分析することにより、金融リターンを最適化する新たな予測インフォームドBESSトレーディングモデルを作成する。
この研究は、AEMO予測を強化し、より先進的なトレーディング戦略を管理することによって、将来のエネルギー価格を予測する機械学習技術の可能性についても検討している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-04T04:08:38Z) - Joint Resource Management for Energy-efficient UAV-assisted SWIPT-MEC: A Deep Reinforcement Learning Approach [50.52139512096988]
6G Internet of Things (IoT)ネットワークは、地上インフラストラクチャが利用できない遠隔地や災害シナリオにおいて、課題に直面している。
本稿では、指向性アンテナにより強化された新しい無人航空機(UAV)支援コンピューティングシステムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-06T06:46:19Z) - Community Battery Energy Storage Systems for Enhancing Distribution
System Operation: A Multi-objective Optimization Approach [6.751575365462652]
コミュニティバッテリエネルギー貯蔵システム(C-BESS)を活用した多目的最適化による革新的なDN運用フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,まず,分散ネットワークサービスプロバイダ(DNSP)の関心事である電圧偏差を最小限にするため,2つの主要な運用目標を目標としている。
我々はC-BESSを利用してシステムの適応性を高め、動的にDN操作を調整する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-05T02:29:40Z) - Non-Intrusive Electric Load Monitoring Approach Based on Current Feature
Visualization for Smart Energy Management [51.89904044860731]
我々はAIのコンピュータビジョン技術を用いて、スマートエネルギー管理のための非侵襲的な負荷監視手法を設計する。
マルチスケールの特徴抽出とアテンション機構を備えたU字型ディープニューラルネットワークを用いて,色特徴画像からすべての電気負荷を認識することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-08T04:52:19Z) - 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) - Deep Reinforcement Learning Based Multidimensional Resource Management
for Energy Harvesting Cognitive NOMA Communications [64.1076645382049]
エネルギー収穫(EH)、認知無線(CR)、非直交多重アクセス(NOMA)の組み合わせはエネルギー効率を向上させるための有望な解決策である。
本稿では,決定論的CR-NOMA IoTシステムにおけるスペクトル,エネルギー,時間資源管理について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-17T08:55:48Z) - 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。