Det smarta elnätet möjliggör ett tvåvägsflöde av kraft och data mellan leverantörer och konsumenter för att underlätta optimeringen av strömflödet när det gäller ekonomisk effektivitet, tillförlitlighet och hållbarhet. Denna infrastruktur gör det möjligt för konsumenterna och mikroenergiproducenterna att spela en mer aktiv roll på elmarknaden och den dynamiska energiförvaltningen (DEM). Den viktigaste utmaningen i ett smart nät (SG) är hur man kan dra nytta av användarnas deltagande för att minska elkostnaderna. Effektiva tyska mark är dock i hög grad beroende av prognoser för belastning och förnybar produktion. Detta kräver intelligenta metoder och lösningar för att kunna utnyttja de stora mängder data som genereras av en stor mängd smarta mätare i realtid. Därför är robust dataanalys, högpresterande databehandling, effektiv datanätverkshantering och molndatateknik avgörande för den optimerade driften av SGs. Denna forskning syftar till att belysa de stora dataproblem och utmaningar som DEM som används i SG-nät står inför. Den ger också en kort beskrivning av de vanligaste databehandlingsmetoderna i litteraturen och föreslår en lovande inriktning för framtida forskning inom området.
Diamantoulakis m.fl. REF analyserade de smarta mätdata för prognoser för belastning och förnybar produktion på elmarknaden och den dynamiska energihanteringen.
Big Data Analytics for Dynamic Energy Management in Smart Grids
{'venue': 'ELSEVIER Big Data Research, 2015', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}