Gestión inteligente de la energía en redes inteligentes Despliegue de 6G IoT, IA y Blockchain en ciudades inteligentes sostenibles
Autores: A T, Mithul Raaj; B, Balaji; Pravin R R, Sai Arun; Naidu, Rani Chinnappa; Ramachandran, Prakash; Rajkuma, Sujatha; Kumar, Vaegae Naveen; Kumar M, Rajesh; Aggarwal, Geetika; Siddiqui, Arooj Mubashara
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Categoría
Licencia
Consultas: 13
Citaciones: Energía Solar
Este artículo aborda la necesidad crítica de estabilidad de la red y la integración eficiente de las fuentes de energía renovables, utilizando tecnologías avanzadas como 6G IoT, AI y blockchain. Mediante el despliegue de un conjunto de modelos de aprendizaje automático como árboles de decisión, XGBoost, máquinas de vectores de soporte y redes neuronales artificiales sintonizadas de forma óptima, se predicen las fluctuaciones de carga de la red, especialmente durante los períodos de máxima demanda, para evitar sobrecargas y garantizar un suministro eléctrico constante. Además, las redes neuronales recurrentes con memoria a corto plazo analizan los datos meteorológicos para predecir con exactitud la producción de energía solar, lo que permite planificar mejor el consumo de energía. La integración de un sofisticado panel de visualización proporciona actualizaciones en tiempo real y facilita la planificación estratégica al hacer accesibles datos complejos.
Este artículo aborda la necesidad crítica de estabilidad de la red y la integración eficiente de las fuentes de energía renovables, utilizando tecnologías avanzadas como 6G IoT, AI y blockchain. Mediante el despliegue de un conjunto de modelos de aprendizaje automático como árboles de decisión, XGBoost, máquinas de vectores de soporte y redes neuronales artificiales sintonizadas de forma óptima, se predicen las fluctuaciones de carga de la red, especialmente durante los períodos de máxima demanda, para evitar sobrecargas y garantizar un suministro eléctrico constante. Además, las redes neuronales recurrentes con memoria a corto plazo analizan los datos meteorológicos para predecir con exactitud la producción de energía solar, lo que permite planificar mejor el consumo de energía. La integración de un sofisticado panel de visualización proporciona actualizaciones en tiempo real y facilita la planificación estratégica al hacer accesibles datos complejos.