신뢰할 수 있는 전력 공급은 병원 및 산업 시설과 같은 중요한 환경에서 필수적이며, 전력 중단은 심각한 위험을 초래할 수 있습니다. 이 연구는 자동화된 전력 관리 및 예측 유지 보수를 위한 IoT 지원 스마트 프레임워크를 제시합니다. 시스템은 IoT 센서를 통합하여 전압, 전류, 온도 및 진동을 실시간으로 모니터링하며, 기계 학습 알고리즘(결정 트리, 랜덤 포레스트, 신경망)이 데이터를 분석하여 장비 고장을 예측하고 자원 할당을 최적화합니다. 이 프레임워크는 전력 공급원(주전원, 발전기, 태양광) 간의 원활한 전환을 보장하여 중요한 장비에 중단 없는 공급을 보장합니다. 실험 결과는 기존 시스템에 비해 장비 가동 시간 25% 향상 및 에너지 비용 30% 절감을 보여줍니다. 이 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 솔루션은 운영 복원력을 향상하고 유지 보수 비용을 절감하며, 중요 인프라의 전력 관리 강화를 돕습니다. 키워드: IoT, 전력 관리, 기계 학습, 예측 유지 보수, 중요 인프라
Anyim 외 (화요일), 이 질문을 연구했습니다.