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J-GLOBAL ID：202002255348932762   整理番号：20A2782201

GEM解析:クラウドツーエッジAI電力エネルギー管理【JST・京大機械翻訳】

GEM-Analytics: Cloud-to-Edge AI-Powered Energy Management

著者 (7件)： Tovazzi Daniele (Energenius Srl, Rovereto, Italy) ,  Faticanti Francescomaria (Fondazione Bruno Kessler, Povo, Italy) ,  Faticanti Francescomaria (University of Trento, Trento, Italy) ,  Siracusa Domenico (Fondazione Bruno Kessler, Povo, Italy) ,  Peroni Claudio (Energenius Srl, Rovereto, Italy) ,  Cretti Silvio (Fondazione Bruno Kessler, Povo, Italy) ,  Gazzini Tommaso (Energenius Srl, Rovereto, Italy)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12441  ページ： 57-66  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エネルギー分析,予測および最適化法は,最も適切な運転点を見つけるため,エネルギー生産のためのCombine熱および電力(CHP)システムの管理において基本的役割を果たす。実際,このようなコジェネレーションシステムを所有するいくつかの産業は,リアルタイムで,システムの最適負荷を予測するために,多様な技術を適用することにより,全体のコストを著しく削減できる。しかし,これは,多数のデータソース(IoTセンサ,スマートメータ,およびはるかに多く)から大量の情報を処理することを必要とする複雑なタスクであり,ほとんどの場合,CHPを所有する企業のエネルギー管理者によって手動で行われる。この理由のために,機械学習法及び霧計算のような新しい先進技術が,膨大な量のデータを扱うエネルギー管理システムのリアルタイム解析と予測を容易かつ自動化できる。本論文では,ネットワークエッジでのエネルギー解析のためのAIベースの方法を可能にするために,霧計算を利用する新しいプラットフォームであるGEM-Analysisを提示した。特に,総合的なエネルギー供給コストを低減するための最適戦略を必要とするCHPプラントを含む2つの使用事例を示した。全ての事例研究において,このプラットフォームは,基準線と比較して,エネルギー負荷予測を改善でき,従って,産業顧客によってもたらされるコストを低減することを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  自動化 ,  *電力 ,  ネットワーク ,  プラント ,  負荷予測 ,  事例研究 ,  エネルギー管理 ,  センサ ,  機械学習
準シソーラス用語： エネルギー解析 ,  実時間 ,  スマートメータ ,  コジェネレーションシステム ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： CHP ,  霧の計算 ,  エネルギー解析 ,  AI予測

分類 (1件)： 発電一般  (NB03010W)

タイトルに関連する用語 (4件)： GEM ,  解析 ,  AI ,  エネルギー管理