[論文レビュー] An Overview of Digital Twins Application Domains in Smart Energy Grid

Tudor Cioara, Ionuț Anghel+4 more|arXiv (Cornell University)|Apr 16, 2021

Digital Transformation in Industry参考文献 44被引用数 15

ひとこと要約

本論文は、スマートエネルギー・グリッドにおけるデジタルツインの応用について包括的な概説を提供しており、エネルギー資産モデリング、故障およびセキュリティ診断、運用最適化、ビジネスモデルの4つの主要分野に焦点を当てる。IoT、ビッグデータ分析、機械学習、クラウドコンピューティングを活用することで、デジタルツインは分散型の再生可能エネルギーシステムのリアルタイム監視、予測分析、制御の向上を可能にするが、標準化およびエネルギー管理システムとの統合は依然として大きな課題である。

ABSTRACT

The Digital Twins offer promising solutions for smart grid challenges related to the optimal operation, management, and control of energy assets, for safe and reliable distribution of energy. These challenges are more pressing nowadays than ever due to the large-scale adoption of distributed renewable resources at the edge of the grid. The digital twins are leveraging technologies such as the Internet of Things, big data analytics, machine learning, and cloud computing, to analyze data from different energy sensors, view and verify the status of physical energy assets and extract useful information to predict and optimize the assets performance. In this paper, we will provide an overview of the Digital Twins application domains in the smart grid while analyzing existing the state of the art literature. We have focused on the following application domains: energy asset modeling, fault and security diagnosis, operational optimization, and business models. Most of the relevant literature approaches found are published in the last three years showing that the domain of Digital Twins application in smart grid is hot and gradually developing. Anyway, there is no unified view on the Digital Twins implementation and integration with energy management processes, thus, much work still needs to be done to understand and automatize the smart grid management.

研究の動機と目的

• スマートエネルギー・グリッドにおけるデジタルツイン応用の現状を分析すること。
• エネルギー資産モデリング、故障診断、運用最適化、およびビジネスモデルなどの主要な応用分野を特定および分類すること。
• IoT、ビッグデータ、機械学習、クラウドコンピューティングなどの支援技術がデジタルツイン実装に果たす役割を評価すること。
• 既存のエネルギー管理プロセスとの統合および標準化におけるギャップを浮き彫りにすること。

提案手法

• 主に過去3年間の文献を対象とした、スマートグリッドにおけるデジタルツイン応用に関する体系的レビュー。
• エネルギー資産モデリング、故障およびセキュリティ診断、運用最適化、およびビジネスモデルの4分野にわたるデジタルツインユースケースの特定および分類。
• IoTによるリアルタイムデータ取得、ビッグデータ分析による大規模センサー情報の処理、機械学習による予測モデリング、クラウドコンピューティングによるスケーラブルなデータ保存および処理を含む支援技術の分析。
• 既存のデジタルツインアーキテクチャおよびエネルギー管理システムとの統合の評価。
• スケーラビリティ、リアルタイム性能、相互運用性の観点から、提案されたデジタルツインフレームワークの比較。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 デジタルツインは現在、スマートエネルギー・グリッド分野でどのように応用されているか？
• RQ2 スマートグリッドにおけるデジタルツイン実装を支える主な支援技術は何か？
• RQ3 既存のエネルギー管理および制御システムとのデジタルツイン統合における主な課題は何か？
• RQ4 デジタルツインはスマートグリッドにおける故障検出、セキュリティ監視、運用最適化にどのように寄与しているか？
• RQ5 エネルギー分野におけるデジタルツイン技術によって促進される新興のビジネスモデルは何か？

主な発見

• スマートグリッドにおけるデジタルツインの応用は急速に拡大しており、主に過去3年間の論文が多数発表されており、研究関心の高まりを示している。
• IoT、ビッグデータ分析、機械学習、クラウドコンピューティングの統合により、エネルギー資産のリアルタイム監視と予測分析が可能になっている。
• デジタルツインは、シミュレーションベースの異常検出とグリッドの異常事態への迅速な対応を可能にすることで、故障およびセキュリティ診断を顕著に向上させている。
• デジタルツインによる運用最適化は、エネルギー効率の向上、ダウンタイムの低減、および分散型再生可能エネルギー源の統合の改善に寄与している。
• 進展は見られるが、デジタルツイン実装の統一されたフレームワークは存在せず、既存のエネルギー管理プロセスとの統合は依然として大きな課題である。
• デジタルツインによるビジネスモデルのイノベーションが登場しており、特に予測保全、エネルギー取引、グリッドサービス分野で顕著である。