Data stream mining techniques for real-time monitoring and control of smart power grids in Kenya: challenges and opportunities
Rattachement africain : Kenya, Rwanda. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract Kenya’s increasingly evolving power grid requires advanced data stream mining techniques for more effective real-time monitoring and control. This paper examines how these techniques are currently being used in Kenya’s smart power networks, highlighting both their advantages and disadvantages. Although the current systems support basic monitoring and fault detection, they are unable to effectively handle high data velocity, variability, and the integration of renewable energy. High prices, weak regulatory support, limited technical skills, poor data quality, and inadequate computational infrastructure are some of the main obstacles. This paper identifies machine learning, adaptive clustering, and edge computing as possible solutions for improving fault detection, dynamic load balancing, real-time monitoring, and the integration of renewable energy. These strategies optimize grid performance while addressing latency and scalability challenges. The study recommends implementing advanced data stream mining techniques, making significant infrastructural investments, boosting technical capacity, and creating supportive legislative frameworks in order to improve Kenya’s smart power grid. Implementing these changes may help Kenya to enhance its grid resilience and reliability, boost energy efficiency, and promote long-term sustainability. Clinical trial registration: Not applicable.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Data stream mining techniques for real-time monitoring and control of smart power grids in Kenya: challenges and opportunities
- Date Crossref
- 02/05/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Karen Hospital Kenya (code pays fourni par la source)Établissement de santé
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The Co-operative University of Kenya Administration Kenya (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Carnegie Mellon University Africa Rwanda (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Jomo Kenyatta University of Agriculture and Technology Department of Computing Kenya (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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College of Engineering Dean’s Early Career Fellow Kigali Innovation City, Rwanda (pays nommé en fin d’affiliation)Université ou école supérieure
Karen Hospital (Kenya), Administration — The Co-operative University of Kenya (Kenya) et Carnegie Mellon University Africa (Rwanda), avec 2 autres affiliations. Pays d’affiliation : Kenya, Rwanda.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.