Aller au contenu principal
2025 conference-paper

Enhancing 5G Enabled Solar Power Plant Performance through Reinforcement Learning

1Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
1Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

The utilization of fifth-generation wireless technology (5G) and artificial intelligence (AI) has opened many paths toward making solar power utility systems run more efficiently. 5G and AI have emerged within the last couple of years as competent technologies that can be used in various settings, including within the field of utility delivery. The main concern about this is how these technologies should be used in renewable energy systems and to what extent they improve operations. This research work is about 5G-enabled solar power systems. One of the models used AI-based implementation, while the other does not. Data for both models pertained to parameters such as power, state of charge, harmonic distortion, and voltage are collected. The results are then compared to determine the effectiveness of using AI with the system. Analysis has shown that implementing AI technology with 5G in a solar power system greatly improves power efficiency by stabilizing the voltage of the model. Furthermore, integrating AI with this model has proven to show unparalleled accuracy compared to a version of the model that does not use AI. It can therefore be inferred that usage of 5G with AI technologies will generally be an improvement over solar power implementations that do not use them.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Enhancing 5G Enabled Solar Power Plant Performance through Reinforcement Learning
Date Crossref
10/01/2025
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-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.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Smart Parking Systems ResearchIoT-based Smart Home SystemsSmart Grid Energy Management

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.