Smart grids: A comprehensive survey of challenges, industry applications, and future trends
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing energy demands of the 21st century, there is a clear need for developing a more sustainable method of energy generation, distribution, and transmission. Modern power grid infrastructures are currently managing these aspects, though their outdated configuration results in rigid and inefficient operation. The emerging technology of Smart Grids offers innovative solutions to these issues, utilizing advanced communication and computation structures. Through the integration of a bidirectional power and information flow, smart systems, and renewable energy sources, Smart Grids are the next generation of power grids, enabling cooperativity, automation, and efficiency. Even on small scales, the proposed benefits of the Smart Grid are substantial in maintaining sustainable energy use with growing demands. In this survey, we provide a comprehensive overview of Smart Grid technology, specifically focusing on the challenges presented by cybersecurity, interoperability, and renewable energy integration. These aspects were determined to be the most prevalent issues facing the advancement of Smart Grids, specifically for global application. We discuss these challenges thoroughly, determining the difficulties they induce and proposed solutions presented in literature. As such, this survey is intended to be a reference for other researchers, providing state-of-the-art approaches to solving these problems, as well as offering insights on ongoing issues and future endeavors. Additionally, we will highlight the current state of Smart Grid implementation through an analysis of programs and research being conducted by academic institutions, industry, and government.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».