Smart Power Systems
Grid Modernization Using AI and IoT-Based Applications
- 2025
- Buch
- Herausgegeben von
- S. Vijayalakshmi
- Lekha J
- Lija Jacob
- Savita Dahiya
- R. Gunavathi
- Buchreihe
- Power Systems
- Verlag
- Springer Nature Switzerland
Über dieses Buch
Da die Nachfrage nach Elektrizität steigt, wird der Bedarf an effizienten und saubereren Energiequellen immer entscheidender. Dieses Buch wirft einen Blick auf die Welt der Smart-Power-Systeme, in der künstliche Intelligenz (KI) und das Internet der Dinge (IoT) die traditionellen Stromnetze revolutionieren. Dieses Buch deckt eine breite Palette von Themen ab, beginnend mit den Grundlagen, Vorteilen und Einsatzstrategien für intelligente Stromnetze. Es untersucht Stromsystemmodelle und die Anwendung von KI und IoT bei der Energieprognose und der Montage intelligenter Netze, die Vorteile und Grenzen der Netzautomatisierung sowie den Einsatz maschinell lernender Algorithmen zur Erkennung von Engpässen bei der Ausrüstung. Effiziente Energieverteilungsmethoden mit KI-IoT und ML-basierten Methoden werden ebenso erläutert wie die Überprüfung der Stromqualität, intelligente intelligente intelligente Steuerung und intelligentes Energie- und Energiemanagement sowie die Rolle der Blockchain-Technologie bei der Schaffung intelligenter Stromversorgungssysteme und ihre potenziellen Auswirkungen. Das Buch schließt mit der Untersuchung effizienter Methoden zur Energiepreisprognose, sicherer E-Payment-Lösungen, der Fehlererkennung in Übertragungsleitungen mittels KI-basierter Methoden und Algorithmen und optimierter Energiespeicher. Mit praktischen Fallstudien und Beispielen aus der realen Welt wird dieses Buch Studenten, Forschern und Fachleuten in den Bereichen Elektrotechnik, Energiesysteme und erneuerbare Energien helfen, ihr Wissen und ihre Fähigkeiten im aufstrebenden Bereich intelligenter Stromsysteme zu erweitern und an vorderster Front der Energiewende zu stehen.
Mit KI übersetzt
Über dieses Buch
As the demand for electricity grows, the need for efficient and cleaner energy sources becomes increasingly critical. This book looks at the world of smart power systems, where artificial intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT) are revolutionizing traditional power grids. This book covers a wide range of topics, starting with smart grid fundamentals, benefits, and deployment strategies. It explores power system models and the application of AI and IoT in power forecasting and the assembly of smart grids, the benefits and limitations of grid automation, and the use of machine-learning algorithms to identify equipment congestion. Efficient power distribution methods with AI-IoT and ML-based methodologies are explained, along with power quality checking, smart intelligence-based control, and intelligent power and energy management, as well as the role of blockchain technology in creating smart power systems and their potential impact. The book concludes by examining efficient methods for energy price prediction, secure e-payment solutions, fault detection in transmission lines using AI-based methods and algorithms, and optimized storage systems for energy. With practical case studies and real-world examples, this book will help students, researchers, and professionals in electrical engineering, power systems, and renewable energy expand their knowledge and skills in the emerging field of smart power systems and be at the forefront of the energy transition.
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Inhaltsverzeichnis
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Frontmatter
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Smart Intelligence Perspective and Integrating AI with the Power System
Gaurika Chopra, Lija JacobDieses Kapitel untersucht die transformativen Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf Energiesysteme und konzentriert sich dabei auf vier Schlüsselbereiche: Lastvorhersage, Integration erneuerbarer Energien, vorausschauende Instandhaltung und Netzoptimierung. Lastprognosen nutzen KI-Algorithmen, um die zukünftige Stromnachfrage auf Grundlage historischer Daten und Wettermuster vorherzusagen, wodurch Energieversorger in die Lage versetzt werden, die Energieerzeugung und -verteilung zu planen und zu optimieren. Die Integration erneuerbarer Energien wird durch die Fähigkeit der KI verstärkt, die Erzeugung erneuerbarer Energien vorherzusagen und ihre Variabilität zu steuern, wodurch eine stabile und zuverlässige Energieversorgung gewährleistet wird. Die vorausschauende Wartung nutzt KI, um Ausfälle von Geräten zu antizipieren und so Stillstandzeiten und Wartungskosten zu verringern. Bei der Netzoptimierung werden künstlich gesteuerte Algorithmen eingesetzt, die den Stromfluss verbessern, Kosten senken und die Netzzuverlässigkeit erhöhen. Das Kapitel untersucht auch die Zukunft der künstlichen Intelligenz in Energiesystemen, einschließlich des Potenzials von Quantencomputern, Edge Computing und dezentralen Mikronetzen. Beispiele aus der realen Welt wie Dänemarks Ziele für erneuerbare Energien und Teslas Powerwall-Installationen veranschaulichen die praktischen Anwendungen dieser Technologien. Durch die Integration künstlicher Intelligenz in Energiesysteme können Versorgungsunternehmen größere Effizienz, Zuverlässigkeit und Nachhaltigkeit erreichen und damit den Weg für eine intelligentere und widerstandsfähigere Energiezukunft ebnen.KI-Generiert
Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.
AbstractThe confluence of Artificial Intelligence (AI) and energy frameworks has become a focal point in contemporary research, driven by the imperative to innovate and advance our energy systems. The book chapter delves into the nuanced relationship between AI and these systems, highlighting its opportunities for improved performance, resilience, and environmental conservation. Central to this exploration is the elucidation of AI’s transformative potential in energy dynamics, spanning areas such as machine learning, deep learning, neural architectures, and foresight modelling. The chapter portrays diverse AI-driven applications, emphasising their transformative capabilities in steering energy strategies. Insights into the multifaceted advantages of integrating AI into energy frameworks are presented, stressing augmented stability, amplified efficiency, fiscal savings, and forward-thinking outage resolutions. Based on real-world examples, the research highlights the value of integrating AI into energy strategies. It also identifies new paradigms in the evolving energy landscape that will shape our energy future. This underscores AI’s crucial role in driving energy transformations and calls for collaboration among academia, decision-makers, and industry leaders to create a greener, more efficient energy path. The importance of data analytics in managing power system data, enabling insights into consumption trends, and assisting in making educated decisions is also covered in this chapter. In order to ensure a responsible and secure implementation, the ethical and privacy issues associated with AI deployment in the power sector are also addressed. Furthermore, the chapter elaborates on the prospective trajectory of AI within Power Systems, elucidating its involvement in quantum computing, edge computing, and the incorporation of IoT to facilitate Microgrid Management. -
Boosting Power Grid Efficiency: Meta-RL Approaches
Surya Batchu, Cherindranath Reddy Vanguru, Gurram Yashwanth, Satyesh DasDieses Kapitel untersucht die Komplexität des Managements von Stromnetzen und das Potenzial von Meta-Reinforcement Learning (Meta-RL), ihre Effizienz zu revolutionieren. Er beginnt damit, die entscheidende Rolle der Stromnetze in der modernen Infrastruktur und die Herausforderungen hervorzuheben, vor denen sie stehen, wie unerwartete Schwankungen von Angebot und Nachfrage, menschliche Eingriffe und erhebliche Energieverluste. Das Kapitel stellt dann das Konzept der intelligenten Netze und die Rolle des Reinforcement Learning (RL) beim Management dieser komplexen Systeme vor. Es bietet einen Überblick über RL, diskutiert wertorientierte und politikbasierte Ansätze und führt den Soft-Actor-Critic-Algorithmus (SAC) ein, der beide Ansätze kombiniert, um die Leistung zu verbessern. Das Kapitel untersucht auch Imitationserwerb als Alternative zu traditionellen RL-Methoden. Ein wesentlicher Teil des Textes ist dem Stromnetzsimulator CityLearn gewidmet, mit dem RL-Agenten in der Steuerung der Energienachfrage geschult werden. Das Kapitel stellt zwei Methoden zur Verkürzung der Trainingszeiten vor: Folgerung und Verhaltensklonen. Folgerung besteht darin, einen vorab trainierten Agenten von einer Klimazone in eine andere zu transferieren, während Verhaltensklonen die Handlungen eines regelbasierten Controllers imitiert. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über die Grenzen dieser Methoden und schlägt den Einsatz von Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) vor, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Der Text berührt auch die Anwendbarkeit dieser Methoden in realen Szenarien und die Notwendigkeit weiterer Forschung zur Verbesserung der Verallgemeinerung und Anpassungsfähigkeit. Im gesamten Kapitel betonen die Autoren das Potenzial von Meta-RL, die Effizienz der Stromnetze zu steigern und die Umweltauswirkungen zu verringern, was es zu einer fesselnden Lektüre für Fachleute macht, die sich für die Kreuzung von KI und Energiesystemen interessieren.KI-Generiert
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AbstractElectrical power grids are an essential, yet extremely complicated piece of the infrastructure of city life. Various scholars used different reinforcement learning algorithm to train an agent that would make efficient decision. Yet, such agent had limitation as it took more than 4 7 years to train to have better performance compared to baseline model. For this we explored different methods, such as inference and behavior cloning, to shorten the training period. We were not able to shorten the training period with those methods. Therefore, we discussed about how we would use Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) algorithm to shorten the training period. -
Enhancing Power Distribution Efficiency Through AI-IoT and ML-Based Methodologies
Suresh Kumar Natarajan, Shajahan Basheer, S. Anthoniraj, S. Jayanthi, Hoshiyar Singh Kanyal, Rajeshwar VoletiDieses Kapitel untersucht die entscheidende Rolle effizienter Energieverteilung in modernen Volkswirtschaften und betont ihre Auswirkungen auf Zuverlässigkeit, Wirtschaftswachstum, Lebensqualität, ökologische Nachhaltigkeit und Widerstandsfähigkeit. Es untersucht die Entwicklung von KI-, IoT- und ML-Technologien in der Energieverteilung und beleuchtet ihre Anwendungen in der vorausschauenden Wartung, Fehlererkennung, Energieoptimierung und Lastprognose. Der Text bietet einen Überblick über Stromverteilungssysteme, ihre Komponenten und die Herausforderungen, vor denen traditionelle Systeme stehen. Außerdem wird die Notwendigkeit innovativer Methoden zur Energieverteilung diskutiert, die durch die steigende Energienachfrage, die Integration erneuerbarer Energien und Fortschritte bei digitalen Technologien angetrieben werden. Das Kapitel schließt mit einer detaillierten Untersuchung der Rolle von KI und IoT bei der Energieverteilung, ihrer Integration in Energieverteilungssysteme und ihrer Anwendung zur Effizienzsteigerung. Fachleute werden Einblicke erhalten, wie diese Technologien den Energiesektor verändern, die Widerstandsfähigkeit der Netze erhöhen und den Weg für eine nachhaltigere und effizientere Zukunft ebnen.KI-Generiert
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AbstractRecent trends in machine learning can be leveraged to automate systems that handle complex tasks. One notable mobile computing technique, the smart grid (SG), is utilized to control interior security, temperature, and maintenance. The Internet of Things (IoT) can be integrated with various components to construct smart buildings. Through this operational process, smart devices are incorporated into IoT frameworks. In this context, IoT devices are essential for smart grids and can significantly enhance human efficiency. These advancements cater to contemporary life systems that are both secure and effective in sustaining life. The primary objective of this chapter is to highlight the motivation behind current IoT installations in smart buildings and smart grids. From this perspective, the infrastructure supporting IoT devices and their components is crucial. Remote configuration of smart grid monitoring systems can enhance the security and comfort of building occupants. Sensors are necessary to operate and monitor a range of devices, from consumer electronics to smart grids. Network-connected devices should be energy-efficient and capable of remote monitoring. The authors aim to contribute to the development of solutions based on machine learning (ML), artificial intelligence (AI), IoT, and smart grids. Additionally, this chapter explores networking, machine intelligence, and smart grid technologies. The final sections examine research on smart grids and IoT, discussing several IoT platform components. The first section reviews common machine learning methods for forecasting building energy demand. Subsequently, the authors explain the functionality of IoT, smart grids, and smart meters, which are crucial for receiving real-time energy data. Finally, the chapter investigates how various SG, IoT, and ML components integrate and operate within a simplified architecture, organized into layers of entities that communicate via interconnected networks. -
Power Consumption Forecasting with AI and IOT
G. Murugesan, B. Radha, A. S. Nithya, R. GunavathiEnergieverbrauchsprognosen sind für effizientes Energiemanagement und Netzbetrieb von entscheidender Bedeutung. Dieses Kapitel untersucht die Entwicklung des Energieverbrauchs, die Bedeutung der Energieeffizienz und die Rolle von Sensoren bei der Energieüberwachung in Echtzeit. Es befasst sich mit verschiedenen Vorhersagetechniken für den Stromverbrauch, einschließlich Zeitreihenanalyse, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Der Text unterstreicht auch die Bedeutung eines intelligenten Energieverbrauchsmanagements und der Integration erneuerbarer Energiequellen. Entdecken Sie, wie fortschrittliche Technologien und datengesteuerte Ansätze die Energieeffizienz optimieren, Kosten senken und die Nachhaltigkeit in intelligenten Städten verbessern. Erfahren Sie mehr über die neuesten Prognosemethoden und ihre praktischen Anwendungen und verschaffen Sie sich einen umfassenden Überblick über die Zukunft des Energiemanagements.KI-Generiert
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AbstractElectricity plays a fundamental and indispensable role in modern society, driving progress, development, and the overall quality of life. Electricity is profoundly ingrained in daily life. It powers homes, providing lighting, heating, cooling, and appliances that support, comfort, and convenience. From cooking meals to powering electronic devices and entertainment systems, electricity is vital for modern living, enhancing our quality of life and enabling various activities. Power forecasting is critical to the effective management and optimization of power generation, consumption, and distribution. Power consumption forecasting has evolved significantly with the introduction of advanced technologies such as Artificial Intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT). AI techniques, such as machine learning and deep learning, make use of the massive amounts of data produced by IoT devices like smart meters and energy monitoring devices. These devices continuously gather real-time data on power consumption, weather conditions, grid performance, and other relevant factors. AI algorithms can find patterns and correlations and provide accurate forecasts and important insights for power forecasting by processing and analyzing data. Machine learning algorithms, such as regression models, neural networks, and ensemble approaches, are trained using historical power consumption data and the features that have been chosen. The models discover the underlying patterns and correlations between input features and power consumption. These forecasts can be used for short-term load balancing, energy procurement planning, demand response management, and optimizing energy distribution. AI and IoT power usage projections give valuable data for decision-making and energy optimization techniques. These projections can be used by energy suppliers, grid operators, building managers, and consumers to plan energy usage, distribute resources efficiently, optimize demand response programs, and discover possibilities for energy saving. -
Grid Automation: Challenges Issues and Opportunities
S. Vijayalakshmi, Nilima Gaikwad, S. P. GayathriDieses Kapitel befasst sich mit der Transformation des traditionellen Stromnetzes in das intelligente Stromnetz und beleuchtet die Herausforderungen und Chancen der Netzautomatisierung. Es umfasst Schlüsseltechnologien wie integrierte Kommunikation, Abtastung und Messung, fortschrittliche Komponenten und Kontrollmethoden. Der Text untersucht auch die Architektur intelligenter Netze, einschließlich internetbasierter Kommunikationsarchitekturen und Stromleitungen, und diskutiert die Integration erneuerbarer Energiequellen. Darüber hinaus werden kritische Fragen wie Energiespeicherung, Kommunikation, Sicherheit, Interoperabilität und Standards angesprochen. Das Kapitel schließt mit Zukunftschancen ab, wie der Einbeziehung erneuerbarer Energiequellen, der Einführung von Wahlmöglichkeiten der Kunden beim Energieverbrauch und dem Potenzial großflächiger Energiespeicherung. Die Leser erhalten Einblicke in die Komplexität und Fortschritte von Smart-Grid-Technologien, was dies zu einem Pflichtlektüre für Fachleute im Energie- und Versorgungssektor macht.KI-Generiert
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AbstractThe widespread adoption of distributed energy resources, particularly from renewable sources, holds great promise. To effectively manage the variability inherent in such resources, intelligent integration into today’s electrical infrastructure is essential. These intelligent power webs are called as smart grids. They are emerging as a crucial aspect of the power industry. They leverage advanced technologies to address challenges present in conventional electrical networks. Technologies that are both low-carbon and energy-efficient are seen as vital tools in decreasing greenhouse gas emissions and alleviating global warming. The implementation of Smart Grid (SG) technology is poised to revolutionize contemporary businesses by offering efficient solutions to raise the effectiveness, stability, and resilience of existing power scheme. SG facilitates a sustainable power supply over the long term by linking electrical grids with communication infrastructures. However, despite its potential benefits, SGs encounter significant challenges and complexities, particularly in terms of capacity, reliability, and security. However, managing these technologies requires advanced approaches. Presently, the research community is focused on developing more sophisticated information, communication, and automation technologies, as well as control algorithms, to tackle the increased complexity of smart grid systems. Despite their potential benefits, smart grids also provide numerous concerns and challenges that must be handled. Smart grid has different challenges as well as issues related to it. That all we need to do is identify the problem and prepare a solution for it. -
Empowering Solar Power Generation: The Z-Source Inverter Approach
C. Maheswari, V. Shobana, M. SavithriDieses Kapitel befasst sich mit der innovativen Z-Quelle-Wechselrichtertechnologie und bietet einen umfassenden Leitfaden für ihre Anwendung in der Solarstromerzeugung. Es deckt die einzigartigen Vorteile von Z-Source-Wechselrichtern ab, darunter verbesserten Wirkungsgrad, Robustheit und Anpassungsfähigkeit im Umgang mit Spannungsschwankungen und dynamischen Lastanforderungen. Der Text bietet einen detaillierten Überblick über die Komponenten und Systemarchitektur, einschließlich PV-Panels, Boost-Konverter und Mikrocontroller. Es untersucht auch die Simulation und Hardware-Implementierung eines Z-Quelle-Wechselrichter-basierten Solarstromanlage, wobei seine Leistung und Effizienz hervorgehoben werden. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über den zukünftigen Umfang von Z-Quelle-Wechselrichtern in Solarstromanlagen, wobei ihr Potenzial zur Steigerung der Energieeffizienz und Netzintegration hervorgehoben wird.KI-Generiert
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AbstractThe Z-source inverter model is a revolutionary design obtainable in this study for solar power conversion systems that do away with the traditional intermediary DC/DC converter. The competitive pricing of renewable energy bases in the market has drawn a percentage of attention in recent times. Government funding and technological advancements are to blame. Astral photovoltaic system is a created green technology that requires no upkeep, requires less time to install, and has grid parity. Systems for solar PV supply are categorized based on the phases of conversion. In order to maximize the amount of power created by solar energy, the conventional boost converter is utilized as an intermediary power conversion circuit. Voltage source inverters, or VSIs, are frequently employed to provide a controlled AC voltage at the output. However, the inability of VSIs to control current properly results in overcurrent problems during fault conditions. The size, weight, and switching losses of the filter circuit are condensed by the suggested converter.To solve the aforementioned issues, a Z-source inverter (ZSI) is replaced as an alternative of the voltage source inverter (VSI) in variable speed drive systems. One type of single-stage buck-boost inverter is the Z-source inverter. It functions similarly to a conventional VSI in buck mode, with six active vectors, and adds an additional switching state in boost mode, known as the shoot-through state, through utilizing a resistance Z-network. The resistivity network is regarded as an appealing solution for a number of applications since it raises the DC link current to the necessary level. In comparison to the traditional two-stage influence adaptation, the developed Z-source inverter extracts greater power from photovoltaic arrays. -
Smart Wide Area Monitoring of System Operations
Sivakumar Vengusamy, Mafas Raheem, Justin Gilbert Alexius SilvesterDieses Kapitel geht auf die wesentlichen Aspekte von Smart Wide Area Monitoring (SWAM) ein und unterstreicht seine entscheidende Rolle bei der Verwaltung und Optimierung von Großsystemen. Es untersucht die Komponenten von SWAM, darunter Sensornetzwerke, Kommunikationsinfrastruktur und Datenanalyse, die gemeinsam eine Überwachung in Echtzeit und proaktive Entscheidungsfindung ermöglichen. Der Text untersucht auch die Integration von IoT-Geräten und -Sensoren wie Umweltsensoren, intelligenten Messgeräten und Drohnen, die umfassende Daten für die Überwachung großer Gebiete liefern. Darüber hinaus wird der strategische Einsatz von Datenanalysen diskutiert, um Herausforderungen wie Datenüberlastung, frühe Anomalie-Erkennung und dynamische Umgebungen anzugehen. Eine bemerkenswerte Fallstudie zu Smart-Grid-Anwendungen veranschaulicht die praktische Umsetzung von SWAM in Stromnetzen und zeigt seine Vorteile bei der Verbesserung der Netzzuverlässigkeit und der Verringerung von Ausfallzeiten auf. Das Kapitel schließt mit einer Skizze zukünftiger Trends in SWAM, einschließlich der Integration von KI und maschinellem Lernen, fortschrittlicher Sensortechnologien und der potenziellen Auswirkungen von Quantencomputern auf die Datenanalyse. Durch die Lektüre dieses Kapitels erhalten Fachleute wertvolle Einblicke in die neuesten Fortschritte und Anwendungen von SWAM und erweitern ihr Verständnis, wie diese Technologien für ein effizienteres und widerstandsfähigeres Infrastrukturmanagement genutzt werden können.KI-Generiert
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AbstractSmart Wide Area Monitoring (SWAM) is a critical technology for overseeing and controlling large-scale systems such as transportation networks and power grids in real time. This chapter explores the foundations, applications, and future trends of SWAM, highlighting its significance in ensuring system integrity, reliability, and efficiency. SWAM utilizes advanced technologies like the Internet of Things (IoT), sophisticated sensors, big data analytics, and artificial intelligence (AI) to gather, analyse, and interpret data from vast geographic regions. The chapter delves into system operations monitoring, IoT-specific integration in SWAM, and smart grid application and also looks into real-world case studies that emphasize the importance of SWAM. -
Efficient Methods for Price Prediction of Energy
K. E. Hema Priya, S. Saraswathi, P. Gowri, K. M. NandhiniEnergiepreisprognosen sind für Akteure in der Energiebranche, einschließlich Verbraucher, Produzenten und politische Entscheidungsträger, von entscheidender Bedeutung. Dieses Kapitel untersucht verschiedene Methoden zur Vorhersage von Energiepreisen, einschließlich traditioneller statistischer Ansätze, maschineller Lernmodelle und hybrider Modelle. Die Bedeutung von Energiepreisprognosen wird aus drei zentralen Perspektiven diskutiert: dynamische Kostenkontrolle, Markttrendanalyse und effiziente Marktüberwachung. Traditionelle statistische Methoden wie Zeitreihenanalyse, exponentielle Glättungsmodelle und Regressionsmodelle werden auf ihre Wirksamkeit bei der Vorhersage von Energiepreisen untersucht. Das Kapitel geht auch auf die Vorteile maschineller Lernmodelle ein, die komplexe, hochdimensionale Daten verarbeiten und sich an nichtlineare Beziehungen anpassen können. Hybride Modelle, die statistische und maschinelle Lerntechniken kombinieren, werden aufgrund ihrer Fähigkeit hervorgehoben, die Stärken beider Ansätze zu nutzen und genauere und robustere Vorhersagen zu liefern. Die Einbeziehung externer Informationen wie Wetterdaten und makroökonomischer Indikatoren wird hervorgehoben, um die Genauigkeit von Energiepreisprognosen zu verbessern. Zusätzlich werden in diesem Kapitel die Herausforderungen und Überlegungen bei der Umsetzung dieser Modelle erörtert, einschließlich der Überanpassung und der Auswirkungen von Ereignissen wie dem schwarzen Schwan. Fallstudien zur Energiepreisprognose in deregulierten Märkten, zur Preisprognose für erneuerbare Energien und zur Spitzenlastprognose werden vorgestellt, um die praktische Anwendung dieser Methoden zu veranschaulichen. Auch die zukünftigen Trends bei der Vorhersage von Energiepreisen, einschließlich der Rolle von KI und Quantencomputing, werden untersucht. Das Kapitel schließt mit der Diskussion der Auswirkungen der Energiewende auf die Preisvorhersagbarkeit und der Notwendigkeit fortgeschrittener Prognoseanalysen und innovativer Prognosemodelle.KI-Generiert
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AbstractAccurate energy price prediction is vital for stakeholders in the energy industry, aiding in decision-making and cost control. This article examines traditional statistical approaches alongside modern AI-driven models. Energy price forecasting holds significance in dynamic cost control, market insight, and policy formulation. With recent advancements in AI, researchers are increasingly turning to AI algorithms for energy prediction tasks, leading to the emergence of diverse models and comprehensive analyses. -
Interconnected Intelligence: Navigating Through Power Quality Checking and Control Using Smart Intelligence-Based Methods
Shreyansh Padarha, Sakshi Modi, J. LekhaDieses Kapitel vertieft die vielfältigen Dimensionen intelligenter Stromnetze und ihre tiefgreifenden Implikationen für das globale Energieparadigma. Es untersucht die Struktur und Funktionalität intelligenter Netze und betont die entscheidende Rolle von Datenerfassungs- und Vorverarbeitungstechniken. Der Text untersucht Methoden der Netzqualität, die von der Fourier-Theorie bis hin zu fortgeschrittenen maschinell lernbasierten Fehlererkennungssystemen reichen, und liefert eine vergleichende Analyse der globalen Entwicklung intelligenter Stromnetze. Darüber hinaus werden die transformativen Auswirkungen von KI und maschinellem Lernen auf Lastprognosen, die Planung der Stromerzeugung, Echtzeit-Fehlerdiagnose und die Kontrolle der Netzqualität hervorgehoben. Das Kapitel schließt mit der Betonung der Bedeutung datengestützter Technologien für die Gestaltung der Zukunft von Energiesystemen, die zu einer nachhaltigeren und effizienteren Energielandschaft beitragen.KI-Generiert
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AbstractGlobally, power quality issues incur substantial costs. In the United States, power quality problems contribute to a $150 billion annual cost, covering lost productivity, equipment damage, and safety hazards. Smart intelligence-based methods can potentially cut these costs by up to 50%. In India, power quality disturbances result in a $10 billion annual cost involving equipment damage, productivity losses, and customer dissatisfaction. The adoption of smart intelligence-based power quality methods in India is projected to grow annually by 25% for the next 5 years due to increasing grid demands. In today’s intricate power landscape, dependable electrical systems are crucial. Power quality disturbances, including voltage variations, harmonics, and flicker, can disrupt sensitive equipment, resulting in financial losses and safety risks. Addressing these challenges, smart intelligence-based methods emerge as promising solutions. This chapter systematically explores the application of artificial intelligence, machine learning, and data analytics for elevated power quality monitoring, assessment, and regulation. Such intelligent approaches optimise power system performance, reduce downtimes, and ensure a consistent supply of high-quality electrical energy. The assimilation of smart intelligence-based methods emerges as a promising avenue to address these challenges effectively. Harnessing the capabilities of these intelligent paradigms empower power systems to attain optimal performance, curtail downtimes, and ensure a steadfast provision of high-grade electrical energy. -
Smart Intelligence Aided Power and Energy Management
S. Vijayalakshmi, Savita Dahiya, S. P. GayathriDieses Kapitel untersucht die transformativen Auswirkungen intelligenter intelligenzgestützter Energieversorgung und Energiemanagement und konzentriert sich dabei auf KI, ML und Datenanalyse. Darin wird untersucht, wie diese Technologien Energiesysteme optimieren, die Effizienz steigern und Nachhaltigkeit fördern. Der Text hebt die Rolle der KI bei der vorausschauenden Analyse, der Optimierung intelligenter Netze, der Lastvorhersage und der Nachfragereaktion hervor. Außerdem werden die Integration erneuerbarer Energiequellen und die Herausforderungen bei der Einführung künstlicher Intelligenz im Energiemanagement diskutiert. Das Kapitel kommt zu dem Schluss, dass KI-gesteuertes Smart Grid Management erhebliches Potenzial für die Schaffung robusterer, zuverlässiger und umweltbewussterer Energiesysteme bietet. Fachleute erhalten Einblicke in die neuesten KI-Anwendungen im Energiemanagement, praktische Beispiele für KI-gestützte Lösungen und eine ausgewogene Sicht auf die Vorteile und Herausforderungen der KI-Integration. Der Text bietet einen detaillierten Überblick darüber, wie künstliche Intelligenz die Energiesysteme revolutionieren und sie zu einer wertvollen Ressource für diejenigen machen kann, die im sich rasch entwickelnden Energiesektor die Nase vorn haben wollen.KI-Generiert
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AbstractThe Artificial Intelligence (AI) has become a revolutionary technology in power and energy management, providing exceptional prospects for improving efficiency, reliability, and sustainability. This study delves into the incorporation of AI methodologies into smart intelligence-driven systems for power and energy management. It delves into how AI algorithms, encompassing machine learning and optimization approaches, are utilized to enhance energy generation, distribution, and consumption across a range of environments, including smart grids, microgrids, and intelligent buildings. The abstract examines the primary challenges and factors to consider when implementing AI-driven solutions for power and energy management, which encompass issues such as data quality, privacy, security, and scalability. It emphasizes the crucial role of transparency and interpretability in AI algorithms to cultivate trust among stakeholders and secure user acceptance. Additionally, it addresses the importance of upholding ethical standards and regulatory requirements to address societal apprehensions and mitigate potential risks linked to the deployment of AI in energy systems. Moreover, the abstract highlights AI’s contribution to advancing energy efficiency and sustainability through dynamic demand response, incorporating renewable resources, and the optimization of grid operations. It underscores the importance of on-going monitoring and evaluation of AI-driven energy management systems to pinpoint areas for enhancement and mitigate unintended repercussions.In summary, this paper offers perspectives on AI’s potential to transform power and energy management methodologies, leading to more intelligent, robust, and eco-friendly energy systems. -
Model Selection Strategies for Identifying Effective Energy Storage Systems
Naived George Eapen, Alwin JosephDieses Kapitel untersucht die entscheidende Rolle von Energiespeichern in modernen Energielandschaften und konzentriert sich auf ihre Integration mit erneuerbaren Energiequellen und intelligenten Netzen. Es untersucht verschiedene Speichertechnologien, darunter Batterien, Pumpspeicher und Durchflussbatterien, und ihre Anwendungen in den Bereichen Netzstabilisierung und Energiemanagement. Der Text untersucht auch den Einsatz prädiktiver Analysen und künstlicher Intelligenz zur Optimierung von Energiespeichern, um deren Effizienz und Zuverlässigkeit zu verbessern. Darüber hinaus werden die wirtschaftlichen und ökologischen Auswirkungen der Energiespeicherung diskutiert und die Bedeutung von Nachhaltigkeit bei Energielösungen hervorgehoben. Das Kapitel schließt mit der Betonung der Notwendigkeit fortgesetzter Forschung und Innovation, um die Herausforderungen und Chancen der Energiespeicherung anzugehen und den Weg für eine nachhaltigere und widerstandsfähigere Energiezukunft zu ebnen.KI-Generiert
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AbstractEnergy is present in various forms in and around us. Capturing and storing energy from various sources have diverse challenges. Designing and developing energy storage systems are challenging, as various techniques are used to distribute energy from sources and to store for diverse use cases. Identifying the optimal and effective energy storage system requires the application of various model selection strategies. The success and adoption of effective energy storage systems can be identified with numerous factors, which include the systems’ efficiency, reliability, cost-effectiveness, and scalability. Various model selection strategies are available to compute and determine the effective energy storage mechanisms. Various researchers are planning and designing energy storage systems based on the insights from the data with the support of optimisation algorithms, mathematical models, and Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) technologies. The chapter discusses the various model selection strategies for identifying effective models for energy storage systems. -
Machine Learning Algorithms for Identification of Equipment Overloading
B. Meena Preethi, S. Gokul, M. Parameshvar, B. DharshiniIn diesem Kapitel wird der innovative Ansatz des Einsatzes von Biegeplatten und tiefgreifenden Lerntechniken zur Erkennung überlasteter Fahrzeuge vertieft. Er untersucht die Integration der YOLO-Architektur zur Fahrzeugerkennung und konzentriert sich dabei auf die Verwendung von Front- und Seitenbildern, um Fahrzeugmodelle präzise zu identifizieren. Der Text diskutiert auch die Kalibrierung von Gewichtssensoren mithilfe genetischer Algorithmen und betont die Vorteile des Biegens von Platten gegenüber herkömmlichen Methoden. Darüber hinaus werden die Anwendungen von GNSS bei der Fahrzeugerkennung und das Potenzial virtueller Mautstellen abgedeckt. Das Kapitel schließt mit einem Vergleich zwischen traditionellen und modernen Methoden, wobei die Einfachheit, Kosteneffizienz und Vielseitigkeit der Biegeplatten hervorgehoben wird. Fachleute erhalten Einblicke in die neuesten Fortschritte in der Wiegetechnologie, einschließlich des Einsatzes intelligenter Datenverarbeitung und das Potenzial zukünftiger Verbesserungen bei der Verkehrsüberwachung und dem Infrastrukturmanagement.KI-Generiert
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AbstractIn recent times, the usage of roadways and heavy vehicles for bulk load transportations has rapidly increased for fulfilling the requirements of the cargo, heavy machineries, and equipment in various places of the country. Even through the network of heavy vehicles is very important for the transportations of goods, the equipment overloading of heavy vehicles may cause road collapse, accidents due to tire burst and brakes worn. This was taken to the consideration by the MoRT&H and Section 114 was added to the Motor Vehicle Act in 1988 which classifies the type of vehicle based on axles and Gross Vehicle Weight (GVW) and is clearly defined as rule to prevent the overloaded vehicles moving on roads to stop the causes because of it. But still the awareness was not up to the level among the transportation community on exceeding the limitation of loads in the vehicle. To stop such equipment overloading, prevention method may be done with the help of modern technologies using machine learning algorithms and latest sensors which can be implemented in toll gates. Overloading may cause tires of the vehicle to burst and break failures which leads to road accidents. The overloaded vehicles have expanded tires, and they are identified visually but it doesn’t work out all the time. To overcome this, ML algorithms can be used to classify the vehicles condition. Strain gauge sensors will mind the weight of individual axle, and gross vehicle weight was calculated with weights on all axles. The STM32F205RB microcontroller sends the acquired data to the Google Cloud, and the data was retrieved by the ML algorithm and it is used to overcome the external factors which affect the precision of the weighing and help in achieving maximum accuracy. In case of detection of overloaded vehicles, strain gauge sensors will convert the mechanical strain over it to the electrical resistance strain which will act as a mechanical-electrical converter. The mechanical strain was gained by using bending plates where the plates with bending nature was fixed on the surface and strain was determined according to the bend experienced when the vehicle passed over it. Maintenance of the model is minimized since the sensors are calibrated automatically using AI/ML algorithm. -
AI-Based Methods and Algorithms for Fault Detection in the Transmission Lines
W. Jaisingh, P. Durgadevi, R. K. KavithaDieses Kapitel untersucht die entscheidende Rolle der künstlichen Intelligenz bei der Verbesserung der Fehlererkennung für Übertragungsleitungen und konzentriert sich dabei auf die Beschränkungen traditioneller Methoden und die Vorteile künstlicher Intelligenz. Es untersucht verschiedene maschinelle Lern- und Deep-Learning-Algorithmen wie Unterstützungsvektormaschinen, Entscheidungsbäume, konvolutionale neuronale Netzwerke (CNNs) und rezidivierende neuronale Netzwerke (RNNs) und hebt deren Effektivität bei der Identifizierung und Abmilderung von Fehlern hervor. Die Integration intelligenter Systeme, einschließlich IoT-Geräte und Datenanalyseplattformen, wird auf ihr Potenzial hin untersucht, Einblicke in Echtzeit zu liefern und die Fehlererkennungskapazitäten zu verbessern. Fallstudien veranschaulichen erfolgreiche Implementierungen, während zukünftige Trends wie Edge Computing, 5G-Netzwerke und verteilte Sensorsysteme diskutiert werden, um die sich entwickelnde Landschaft der KI bei der Fehlererkennung aufzuzeigen. Das Kapitel schließt mit der Betonung der Bedeutung laufender Bewertungen, ethischer Überlegungen und der Integration neuer Technologien, um die Zuverlässigkeit und Widerstandsfähigkeit von Übertragungsleitungen zu gewährleisten.KI-Generiert
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AbstractThis chapter delves into the utilization of artificial intelligence (AI) algorithms and methods in the context of transmission line fault detection. Power supply disruptions of considerable magnitude can result from faults in transmission lines, thereby endangering the dependability and stability of electrical infrastructures. Conventional approaches to fault detection exhibit deficiencies in precision and speed of response, thereby diminishing their efficacy when confronted with the intricacies and ever-changing characteristics of transmission line faults.Chapter “Smart Intelligence Perspective and Integrating AI with the Power System” commences with a comprehensive exposition on transmission line faults, encompassing their origins, prospective ramifications, and causes. This emphasizes the necessity for sophisticated defect detection methods in order to optimize the functionality of power systems. The subsequent section discusses the function of AI in fault detection, highlighting its capacity to process vast quantities of data, adjust to dynamic environments, and discern nuanced fault patterns.The subsequent section delves into various AI-driven techniques employed in the realm of defect detection. An in-depth examination is conducted of machine learning algorithms, including support vector machines, decision trees, and neural networks. The aforementioned models’ capacity to acquire knowledge from past data and generate precise prognostications is deliberated, in addition to the difficulties associated with their training and optimization.In addition, the chapter explores various deep learning methodologies, such as recurrent neural networks and convolutional neural networks, which have demonstrated encouraging outcomes in the domain of defect detection. By automating feature extraction and capturing temporal dependencies in fault patterns, these methods improve the precision of fault detection systems.Furthermore, an analysis is conducted on the implementation of sophisticated optimization algorithms, including particle swarm optimization and genetic algorithms. Algorithms of this nature facilitate the optimization of fault detection models, the selection of pertinent features, and the enhancement of the fault detection process’s overall efficiency and performance.An investigation is conducted into the potential benefits of integrating AI techniques with other intelligent systems, including data analytics platforms and Internet of Things (IoT) devices, in order to improve fault detection capabilities and leverage real-time data. In addition, the chapter addresses the obstacles and factors to be taken into account when deploying AI-driven fault detection systems. These encompass the accessibility of data, the interpretability of models, and the computational demands. Furthermore, this paper showcases case studies and practical implementations of defect detection in transmission lines utilizing AI. The presented case studies exemplify the effective implementation of artificial intelligence (AI) methodologies in practical situations, thereby demonstrating their capacity to enhance the resilience of power systems, decrease response time, and improve the accuracy of fault detection.Subsequently, the chapter culminates in an examination of the emergent trends and future potential of AI-powered fault detection. This study investigates the feasibility of incorporating sophisticated artificial intelligence algorithms with nascent technologies such as edge computing, 5G networks, and distributed sensing systems. By doing so, it enables the development of transmission line defect detection solutions that are both intelligent and resilient.In conclusion, this chapter presents a thorough examination of algorithms and methods utilizing artificial intelligence to identify faults in transmission lines. It investigates a variety of AI techniques, their advantages and disadvantages, as well as their practical applications and future directions. The purpose of the insights presented in this chapter is to motivate practitioners, industry experts, and researchers to make additional progress in the domain of defect detection utilizing AI as it pertains to transmission line systems. -
Blockchain Technology and Smart Power Systems: Transforming the Modernization of Power Systems
Palanichamy Naveen, T. Akilan, M. Maragatharajan, K. Mohanasundaram, H. James Deva KoreshDieses Kapitel geht auf das transformative Potenzial der Blockchain-Technologie bei der Modernisierung von Energiesystemen ein und konzentriert sich auf das Konzept intelligenter Energiesysteme. Es werden die Anwendungen von KI und IoT in den Bereichen Energieverteilung, Netzqualitätskontrolle, Energiemanagement und die erheblichen Auswirkungen der Blockchain-Technologie bei der Schaffung sicherer und transparenter Smart-Power-Systeme diskutiert. Der Aufsatz untersucht die Integration der Blockchain in verschiedene Aspekte der Energiewirtschaft, darunter dezentralisiertes Energiemanagement, Peer-to-Peer-Energiehandel und die Integration erneuerbarer Energiequellen. Anhand von praktischen Fallstudien und Beispielen aus der realen Welt werden die Vorteile, Herausforderungen und Zukunftsperspektiven der Blockchain in Smart-Power-Systemen aufgezeigt. Der Text befasst sich auch mit Skalierbarkeits- und Integrationsherausforderungen und betont die Notwendigkeit gemeinsamer Anstrengungen und Standardisierung, um die nahtlose Integration von Blockchain-Lösungen zu erleichtern. Durch die Nutzung der Blockchain-Technologie können intelligente Stromversorgungssysteme eine verbesserte Energieeffizienz, eine verbesserte Widerstandsfähigkeit gegen Stromnetze und eine nachhaltigere Energiezukunft erreichen.KI-Generiert
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AbstractThe modernization of power systems is being revolutionized by the integration of blockchain technology. This transformative technology offers numerous benefits, including enhanced security, efficiency, and transparency in power grid operations. By combining the capabilities of blockchain with smart power systems, the energy sector can realize a sustainable and decentralized energy ecosystem. This article explores the key aspects of blockchain technology in smart power systems, including its integration in power distribution, power quality control, energy management, and power grid transactions. Real-world examples and case studies highlight successful implementations of blockchain, such as peer-to-peer energy trading platforms and decentralized energy management systems. Additionally, the article discusses the challenges, future perspectives, and collaborative efforts needed for the widespread adoption of blockchain technology in the power sector. The integration of blockchain technology with smart power systems presents an exciting opportunity to revolutionize the energy industry and shape a more efficient, secure, and sustainable energy future. -
Effective Models for Computing Optimized Storage Systems for Energy
S. Vijayalakshmi, Vandana R. BaisDieses Kapitel geht auf die entscheidende Notwendigkeit optimierter Speichersysteme im Energiesektor ein und konzentriert sich auf Modelle und Algorithmen, die Leistung und Energieeffizienz steigern. Es behandelt mehrere Schlüsselthemen: Erstens eine umfassende Literaturübersicht über bestehende Energiespeichertechnologien und ihre Optimierungsherausforderungen. Zweitens eine eingehende Analyse verschiedener Energiespeichersysteme, darunter Pumpspeicher, Wasserstoffbrennstoffzellen, Druckluftspeicher und Batteriebanken, die ihre Vorteile und Anwendungen aufzeigen. Drittens untersucht das Kapitel die Vorteile von Energiespeichern, wie die Reduzierung der Spitzennachfrage, die Verbesserung der Netzzuverlässigkeit und die Integration erneuerbarer Energien. Schließlich werden die Herausforderungen bei der Entwicklung rechneroptimierter Speichersysteme diskutiert, darunter Energieeffizienz, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz. Das Kapitel schließt mit einer detaillierten Untersuchung verschiedener Optimierungsmodelle wie linearer Programmierung, dynamischer Programmierung und maschinellem Lernen, wobei praktische Beispiele und Werkzeuge wie REopt und Bewertungsmodelle für Batteriespeicher zur Veranschaulichung ihrer Anwendung in realen Szenarien bereitgestellt werden. Fachleute erhalten Einblicke in die neuesten Fortschritte und praktischen Strategien zur Optimierung von Energiespeichern, die zu einer nachhaltigeren und effizienteren Energieinfrastruktur beitragen.KI-Generiert
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AbstractThis chapter investigates effective modeling techniques for designing optimized storage systems that minimize energy consumption. We explore various models capturing the interplay between storage performance, capacity, and energy efficiency, focusing on computational methods to enhance effectiveness. As the demand for renewable energy sources continues to increase, the need for reliable and efficient storage solutions becomes increasingly crucial. We discuss the design and implementation of optimized storage systems for energy, highlighting computational models’ role in improving efficiency. Starting with an overview of the energy storage system, we examine different modeling approaches such as mathematical optimization, machine learning, and simulation techniques. Each approach offers a unique approach to addressing the complexities of energy storage. Additionally, we discuss optimization models, ensuring that energy storage solutions are both technically efficient and economically viable. In summary, this section emphasizes the importance of computational modeling in developing efficient energy storage systems, which are crucial for meeting energy integration demands and ensuring stability and sustainability. -
Enhancing Smart Power System through Blockchain Technology: Innovation and Implication
S. Suganyadevi, M. NivedhaDie Blockchain-Technologie steht kurz davor, Smart-Power-Systeme zu revolutionieren, indem sie Sicherheit, Transparenz, Effizienz und Zuverlässigkeit verbessert. Dieses Kapitel untersucht das transformative Potenzial der Blockchain in intelligenten Netzen und konzentriert sich dabei auf Schlüsselbereiche wie den Peer-to-Peer-Energiehandel, Nachfrageregelungsprogramme und das Management dezentraler Energieressourcen. Der Text vertieft sich in die Architektur von Blockchain-Systemen und hebt ihre Komponenten und die Vorteile hervor, die sie bieten, wie erhöhte Transparenz, geringere Kosten und erhöhte Sicherheit. Außerdem werden die Herausforderungen und ethischen Überlegungen im Zusammenhang mit der Blockchain-Technologie diskutiert, einschließlich Skalierbarkeit, Sicherheit, Regulierung und Datenschutz. Beispiele aus der realen Welt wie das Brooklyn Microgrid Project und die Power Ledger Initiative veranschaulichen die praktischen Anwendungen von Blockchain in intelligenten Netzen. Das Kapitel schließt mit der Betonung des Potenzials der Blockchain, intelligente Energiesysteme widerstandsfähiger, nachhaltiger und kosteneffektiver zu machen, und erkennt zugleich die Notwendigkeit an, bestehende Herausforderungen anzugehen, um ihre Vorteile voll auszuschöpfen.KI-Generiert
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AbstractBlockchain is a promising new technology that might significantly alter the electricity industry. In this scenario analysis, we investigate how blockchain technology may be used in advanced grid infrastructure. There are three main applications that we examine. Peer-to-peer energy trading may be made easier by the use of blockchain technology. Direct power sales and purchases between consumers may be made possible. This may improve grid performance and relieve the strain on centralised power sources. A distributed ledger for grid management is possible with the help of blockchain technology. In this method, all grid users would be able to trace transactions transparently and securely in real time. This has the potential to enhance the safety and stability of the grid. Using blockchain technology, smart contracts for demand response may be developed. In return for financial incentives, users might sign such contracts to promise to minimise their energy usage during peak demand times. This has the potential to increase system dependability and decrease grid strain. Finally, we draw the conclusion that blockchain technology may greatly enhance the efficacy, dependability, and safety of smart power grids. However, several obstacles must be removed before the electricity industry can fully embrace blockchain technology. -
An Impression of Firewall Technologies along with Secure Electronic Transaction
Prashant Kumar, Chitra Kushwaha, Dinesh Kumar Yadav, Solomon Raju KotaDieses Kapitel untersucht die entscheidende Rolle von Firewall-Technologien beim Schutz von Computernetzwerken vor unbefugtem Zugriff und bösartigen Bedrohungen. Es untersucht die Entwicklung von Firewalls von frühen Paketfiltersystemen zu fortschrittlichen Firewalls der nächsten Generation (NGFW) und beleuchtet deren Techniken und Merkmale. Der Text untersucht auch die Bedeutung sicherer elektronischer Transaktionen und diskutiert verschiedene elektronische Zahlungssysteme, ihre Vorteile und die Sicherheitsbedrohungen, mit denen sie konfrontiert sind. Zu den Schlüsselthemen gehören die Arten von Firewalls, ihre Eigenschaften und die Herausforderungen von E-Payment-Systemen wie Phishing-Attacken, Malware und Datenschutzverletzungen. Das Kapitel schließt mit einem Blick auf fortgeschrittene Authentifizierungsmethoden wie biometrische Authentifizierung, Tokenisierung und sichere Kommunikationsprotokolle und bietet einen umfassenden Überblick über die aktuelle Landschaft der Netzwerksicherheit und des elektronischen Zahlungsverkehrs.KI-Generiert
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AbstractThe field of computer system security is continuously evolving and becoming increasingly important due to the expansion of web services and the growing number of organizations conducting their business and transmitting sensitive data over the internet. Internet security has become a major concern in today’s world, as the consequences of neglecting it can be significant for individuals and businesses alike. This paper aims to explore Internet security with a specific focus on the role of firewalls in securing computer systems and networks. A firewall is a critical component of a computer or network system that is designed to control and monitor incoming and outgoing network traffic. Its primary function is to prevent communication from unauthorized sources while allowing access from authorized sources. The chapter discusses various techniques and types of firewalls that are commonly used to protect computer systems and networks. It highlights the importance of firewalls in ensuring web security, as they act as a barrier against potential threats and unauthorized access. Firewalls play a crucial role in safeguarding business networks, individual systems, and personal information. Furthermore, the chapter explores important considerations when selecting, designing, or configuring a firewall. Factors such as network architecture, security requirements, and budget constraints are taken into account to ensure an effective and tailored firewall solution. Additionally, it addresses the potential threats and vulnerabilities that firewalls may face. It emphasizes the need for regular monitoring, updating, and maintenance of firewalls to ensure their continued effectiveness in protecting against evolving security risks. In conclusion, Internet security is of paramount importance in today’s digital landscape, and firewalls play a vital role in ensuring the protection of computer systems and networks. By implementing the right firewall solutions and adhering to best policies, organizations and individuals can significantly enhance their security posture and mitigate potential risks associated with unauthorized access and malicious activities. -
Smart and Secured Ways of E-Payment: Design of New Frameworks
M. Savithri, S. Vijayalakshmi, A. Arul SelvanGnanamonickam, V. ShobanaDieses Kapitel untersucht die entscheidende Rolle von E-Payment-Systemen in modernen digitalen Volkswirtschaften und betont die Notwendigkeit robuster Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Finanzdaten. Darin wird die Entwicklung der elektronischen Zahlungstechnologien untersucht, von traditionellen Methoden wie Kreditkarten und Banküberweisungen bis hin zu innovativen Lösungen wie Blockchain und biometrischer Authentifizierung. Der Text unterstreicht die zunehmende Verbreitung von Cyber-Bedrohungen, einschließlich Datenverletzungen, Phishing-Angriffen und Malware, und diskutiert die Bedeutung von Verschlüsselung, Mehrfaktorauthentifizierung und Echtzeit-Betrugserkennungssystemen zur Abmilderung dieser Risiken. Darüber hinaus vertieft es sich in das NIST-Sicherheitsdienstmodell und die Secure Electronic Transactions (SET) -Architektur und bietet einen Rahmen für die Entwicklung sicherer E-Zahlungssysteme. Das Kapitel schließt mit praktischen Schritten zur Überwindung von Sicherheitsherausforderungen und betont die Notwendigkeit kontinuierlicher Überwachung, Benutzerschulung und Zusammenarbeit mit Industriepartnern, um die Integrität und Zuverlässigkeit von Online-Transaktionen zu gewährleisten.KI-Generiert
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AbstractThe rapid development in technology and the rapid growth of e-commerce have paved the way for changes in the method of payment. It also gave rise to various hazards while making the e-payment when compared to the normal or standard payment methods it is necessary to make a secured payment. Various initiatives are taken by the government for providing a secure payment system which will be more useful for all the commercial activities done through online. Already various e-payment systems are used by the consumers for paying the amount for the materials purchased. The increasing need of foreign exchange with an effective and efficient electronic payment system is required for making the low value payment. The framework that is been used in the global market and also in virtual marketplace require a complete legal structure which should also have impact on the economy of the mediaeval trade. Rapid development of e-commerce during the recent years has made more changes in the financial and non-financial transactions. In e-commerce, the payment gateway plays an important role in the exchange in ensuring that the transactions occur without any disputes and also maintains the security of the system. Most of the payment gateways used in the e-commerce are provided by rusted third party who will provide monetary information. Due to the increased use of e-commerce and online payment system, there is also any increase in security breaches during the past few years. So, it is necessary to build a new framework that will provide a secured platform for the e-payment system through which the consumers can directly connect to their merchants securely. Most of the third-party providers are also asking for the identity of the customers while making the payment which might even have change of loss of person information of the customer. The new framework should contain an improved security and the data collected should be confident, proper authentication method should be used, and availability of the data and integrity of the data should be maintained. -
Backmatter
- Titel
- Smart Power Systems
- Herausgegeben von
-
S. Vijayalakshmi
Lekha J
Lija Jacob
Savita Dahiya
R. Gunavathi
- Copyright-Jahr
- 2025
- Verlag
- Springer Nature Switzerland
- Electronic ISBN
- 978-3-031-89459-6
- Print ISBN
- 978-3-031-89458-9
- DOI
- https://doi.org/10.1007/978-3-031-89459-6
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