Optimizing Microgrid Efficiency through Edge Computing: A Comparative Analysis with IoT Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Microgrids are considered one of the technologies capable of promoting energy sustainability and resilience. Related Work Microgrid systems are widely monitored and managed based on IoT. Despite this fact, IoT-based solutions are also getting restricted more and more with high latency and restricted processing power as the microgrid becomes more complex. This paper aims to circumvent these computational inefficiencies and maximize the overall system efficiency. This paper examines the use of Edge computing in the microgrid. The study measures and compares the latency, data rate, and energy efficiency between Edge computing and IoT via a microgrid testbed. As observed in the actual experiment, the latency can be significantly reduced and the data processing efficiency significantly enhanced by edge computing compared with the traditional way of IoT. Through the support for flexible and efficient microgrid operation, edge computing contributes to the optimal utilization of resources and the stability of the grid. The findings of the study indicate that edge computing offers a promising alternative to address the limitations of classic IoT to deliver more advanced and intelligent microgrid management strategies. Accordingly, this paper provides useful insights for researchers, practitioners, policy makers, and planners to enhance the performance and penetration of a microgrid with advanced technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».