[論文レビュー] Intelligent Energy Management with IoT Framework in Smart Cities Using Intelligent Analysis: An Application of Machine Learning Methods for Complex Networks and Systems

Maryam Nikpour, Parisa Behvand Yousefi+6 more|arXiv (Cornell University)|Jun 8, 2023

Air Quality Monitoring and Forecasting被引用数 8

ひとこと要約

この論文はスマートシティのエネルギー管理のためのIoTベースのフレームワークを評価し、インテリジェント分析と機械学習がスマートビルのエネルギー使用量と環境影響を低減しつつ、IoTプラットフォーム内でのサードパーティアプリケーションを可能にする方法を分析します。

ABSTRACT

This study confronts the growing challenges of energy consumption and the depletion of energy resources, particularly in the context of smart buildings. As the demand for energy increases alongside the necessity for efficient building maintenance, it becomes imperative to explore innovative energy management solutions. We present a comprehensive review of Internet of Things (IoT)-based frameworks aimed at smart city energy management, highlighting the pivotal role of IoT devices in addressing these issues due to their compactness, sensing, measurement, and computing capabilities. Our review methodology encompasses a thorough analysis of existing literature on IoT architectures and frameworks for intelligent energy management applications. We focus on systems that not only collect and store data but also support intelligent analysis for monitoring, controlling, and enhancing system efficiency. Additionally, we examine the potential for these frameworks to serve as platforms for the development of third-party applications, thereby extending their utility and adaptability. The findings from our review indicate that IoT-based frameworks offer significant potential to reduce energy consumption and environmental impact in smart buildings. Through the adoption of intelligent mechanisms and solutions, these frameworks facilitate effective energy management, leading to improved system efficiency and sustainability. Considering these findings, we recommend further exploration and adoption of IoT-based wireless sensing systems in smart buildings as a strategic approach to energy management. Our review underscores the importance of incorporating intelligent analysis and enabling the development of third-party applications within the IoT framework to efficiently meet the evolving energy demands and maintenance challenges

研究の動機と目的

• スマートシティのエネルギー管理のためのIoTベースのフレームワークを評価する。
• 知的分析とML手法が監視、制御、効率をどう改善するかを特定する。
• IoTプラットフォームがサードパーティアプリの開発を支援する潜在性を評価する。
• 持続可能なエネルギー管理のためにIoTワイヤレスセンサリングと知能分析の採用を提言する。

提案手法

• 知能エネルギー管理のためのIoTアーキテクチャとフレームワークの文献調査。
• 監視と制御のための知的分析を収集・保存・サポートするフレームワークの分析。
• サードパーティアプリ開発のプラットフォームとしてのフレームワークの評価。
• エネルギー削減と環境影響に関する知見の統合。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 スマートビルディングと都市の知能エネルギー管理に存在するIoTベースのフレームワークは何か。
• RQ2 これらのフレームワーク内の知的分析とML手法はエネルギー効率と持続可能性をどう改善するか。
• RQ3 IoTプラットフォームは機能性と適応性を拡張するサードパーティアプリケーションをサポートできるか。
• RQ4 スマートビルディングにおけるIoTベースのワイヤレスセンサリング採用の戦略的推奨は何か。
• RQ5 これらのフレームワークがエネルギー消費と環境フットプリントに与える潜在的影響はどのようになるか。

主な発見

• IoTベースのフレームワークはスマートビルディングのエネルギー消費と環境影響を低減する大きな潜在性を示す。
• IoTフレームワーク内の知的メカニズムはシステム効率と持続可能性を向上させる。
• IoTフレームワークはサードパーティアプリ開発のプラットフォームとして機能し、有用性と適応性を高める。
• IoTベースのワイヤレスセンサリングシステムの採用はスマートビルディングのエネルギー管理に戦略的利点がある。