[논문 리뷰] Deep Learning for Intelligent Demand Response and Smart Grids: A Comprehensive Survey

B. Prabadevi, Quoc‐Viet Pham외 8명|arXiv (Cornell University)|2021. 01. 20.

Smart Grid Energy Management참고 문헌 124인용 수 33

한 줄 요약

이 논문은 심지 기반 수요 반응과 스마트 그리드에 딥러닝이 어떻게 적용되는지 조사하며, 부하 예측, 상태 추정, 에너지 절도 탐지, 에너지 거래를 다룬다.

ABSTRACT

Electricity is one of the mandatory commodities for mankind today. To address challenges and issues in the transmission of electricity through the traditional grid, the concepts of smart grids and demand response have been developed. In such systems, a large amount of data is generated daily from various sources such as power generation (e.g., wind turbines), transmission and distribution (microgrids and fault detectors), load management (smart meters and smart electric appliances). Thanks to recent advancements in big data and computing technologies, Deep Learning (DL) can be leveraged to learn the patterns from the generated data and predict the demand for electricity and peak hours. Motivated by the advantages of deep learning in smart grids, this paper sets to provide a comprehensive survey on the application of DL for intelligent smart grids and demand response. Firstly, we present the fundamental of DL, smart grids, demand response, and the motivation behind the use of DL. Secondly, we review the state-of-the-art applications of DL in smart grids and demand response, including electric load forecasting, state estimation, energy theft detection, energy sharing and trading. Furthermore, we illustrate the practicality of DL via various use cases and projects. Finally, we highlight the challenges presented in existing research works and highlight important issues and potential directions in the use of DL for smart grids and demand response.

연구 동기 및 목표

• 딥러닝, 스마트 그리드, 수요 반응의 기초를 소개하고, DL이 SG와 DR에 왜 유익한지 설명한다.
• 전력 부하 예측, 상태 추정, 에너지 절도 탐지, 에너지 공유/거래를 포함한 SG/DR의 최신 DL 응용을 검토한다.
• 실용적 사용 사례와 프로젝트를 제시하여 SG/DR에서 DL의 적용 가능성을 보여준다.
• 스마트 그리드와 수요 반응에서 DL의 도전과제, 해결되지 않은 이슈, 향후 방향을 식별한다.

제안 방법

• SG 및 DR와 관련된 DL 개념(CNN, RNN, LSTM, GRU 등)에 대한 체계적인 개요를 제공한다.
• SG/DR 내 부하 예측, 상태 추정, 절도 탐지 및 거래에 대한 최신 DL 응용을 요약·종합한다.
• 인용된 연구에서 사용된 아키텍처 설계 및 모델링 접근법(예: DRNN-GRU, DDQN, edge-cloud RL)을 논의한다.
• SG/DR에서 DL 배치를 보여주는 실용적 사용 사례 및 프로젝트 예를 제시한다.
• 도전 과제를 강조하고 향후 연구 방향을 제시한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 스마트 그리드와 수요 반응에 적용 가능한 기본 DL 기법은 무엇인가?
• RQ2 DL 모델은 SG/DR에서 전력 부하 예측, 상태 추정, 에너지 절도 탐지, 에너지 공유/거래에 어떻게 사용되는가?
• RQ3 DL의 유효성을 보여주는 대표적 사용 사례와 프로젝트는 무엇인가?
• RQ4 스마트 그리드와 수요 반응에 DL을 적용할 때의 주요 도전과 해결되지 않은 이슈는 무엇이며, 향후 연구를 위한 방향은 무엇인가?

주요 결과

• DL은 대규모 SG 데이터 세트에서 학습하여 수요와 피크 시간을 전통적인 방법보다 더 효과적으로 예측할 수 있게 한다.
• RNN, CNN, LSTM, DRL 계열의 아키텍처를 포함하는 부하 예측, 상태 추정, 에너지 절도 탐지, 에너지 거래에 DL 기반 접근이 적용되어 왔다.
• 다수의 사용 사례와 프로젝트는 SG/DR에서 DL의 실용적 배치를 보여주며, 예를 들어 수요 관리용 DRRL/듀얼링 DQN 및 에지-클라우드 RL이 있다.
• 설문은 데이터 품질, 모델 확장성, 프라이버시 및 실시간 배치와 같은 도전을 논의하고, SG/DR의 DL 향후 방향을 개괄한다.