スマートグリッドは、スマートメーター、スマートアプライアンス、再生可能エネルギー資源、エネルギー効率的な資源など、さまざまな運用およびエネルギー措置を含む電気グリッドです。 電力の調整と電力の生産と分配の制御は、スマートグリッドの重要な側面です。

スマートグリッドポリシーは、欧州でスマートグリッド欧州のテクノロジープラットフォームとして組織されています。 米国における政策は、42 USC ch。 152、subch。 IX§17381。

スマートグリッド技術の普及は、電力サービス産業の基本的な再設計を意味するが、その用語の典型的な使用は技術インフラストラクチャに焦点を当てている。

「スマートグリッド」の定義
スマートグリッドの最初の公式定義は、2007年1月に米国議会で承認され、2007年12月にジョージWブッシュ大統領によって法律に署名された2007年のエネルギー自主保安法（EISA-2007）によって提供された。この法案のXIIIは、以下のように、スマートグリッドの定義とみなすことができる10の特徴を持つ説明を提供する。

「スマートグリッドを特徴づける次の各項目を達成するために、信頼性の高い安全な電力インフラを維持するために、ネーションの電力送配電システムの近代化を支援するのが米国の政策です。 （1）電力網の信頼性、安全性、効率を向上させるためのデジタル情報の利用と制御技術の向上（2）完全なサイバーセキュリティによるグリッド運用と資源の動的最適化（3）分散資源の展開と統合（4）需要対応、需要側資源、エネルギー効率化資源の開発と導入（5）「スマート」技術の展開（物理的な最適化を実現するリアルタイムの自動化されたインタラクティブな技術家電機器の操作）、計量作業、グリッド操作およびステータスに関する通信、および流通自動化を含む。 （6）「スマート」機器と消費者機器の統合。 （7）プラグイン電気およびハイブリッド電気自動車を含む先進的な蓄電およびピークシェービング技術および蓄熱空調の導入および統合。 （8）タイムリーな情報とコントロールオプションを消費者に提供する。 （9）送電網に接続されたインフラを含む、送電網に接続された機器および機器の通信および相互運用性のための標準の開発。 （10）スマートグリッド技術、慣行、およびサービスの採用に対する不当な、または不要な障壁の特定と低下。

ほとんどの定義に共通する要素は、データ処理と情報管理をスマートグリッドの中心とする、電力処理グリッドへのデジタル処理と通信の適用です。 さまざまな機能は、電力網とデジタル技術の深く統合された使用に起因します。 新しいグリッド情報の統合は、スマートグリッドの設計における重要な課題の1つです。 電力会社は現在、3つのクラスの変革を行っています。 スマートグリッドの本質であるデジタル層の追加。 スマートテクノロジーへの投資を活用するために必要なビジネスプロセスの変革などが含まれます。 電気グリッドの近代化、特に変電所および配電の自動化で進められている作業の多くは、スマートグリッドの一般的な概念に含まれています。

初期の技術革新
スマートグリッド技術は、電子制御、計量、および監視を使用する初期の試みから浮上しました。 1980年代には、大口顧客からの負荷を監視するために自動計測器の読み取り値が使用され、1990年代の高度計測インフラストラクチャーへと進化しました。 スマートメーターは、連続した通信を追加することで、リアルタイムで監視を行い、応答認識デバイスと家庭内の「スマートソケット」を要求するゲートウェイとして使用できます。 このような需要側管理技術の初期の形態は、電力供給周波数の変化を監視することによってグリッド上の負荷を受動的に感知する動的需要認識装置であった。 産業用および家庭用エアコン、冷蔵庫、ヒーターなどの機器は、グリッドがピーク状態になっている間の起動を回避するためにデューティサイクルを調整しました。 イタリアのTelegestore Projectは、2000年から低帯域幅の電力線通信で接続されたスマートメーターを使用して、数多くの家庭（2700万台）をネットワーク化した最初のプロジェクトでした。 いくつかの実験では、BPL（broadband over power line）という用語を使用していましたが、家庭内の異種デバイスへの信頼性の高い接続や、ガスや水などの他のユーティリティの測定をサポートするメッシュネットワークなどのワイヤレス技術も使用されました。

Bonneville Power Administrationが、非常に広い地域にわたって電力品質の異常を非常に迅速に分析できるプロトタイプセンサーを使用して、スマートグリッドの研究を拡大した1990年代初めに、ワイドエリアネットワークの監視と同期が革命的でした。 この作業の成果は、2000年の最初の運用ワイドエリア測定システム（WAMS）でした。他の国々はこの技術を急速に統合しています。中国は過去5年間の経済計画が2012年に完了したときに包括的なWAMSを開始しました。

スマートグリッドの最も初期の展開には、イタリアのシステムTelegestore（2005）、テキサス州オースティン（2003年以降）のメッシュネットワーク、コロラド州ボルダーのスマートグリッドが含まれます。 以下の配備と配備の試行を参照してください。

スマートグリッドの特徴
スマートグリッドは、電力供給の課題に対する現在の、そして提案されたすべての回答を表しています。 多様な要因のために、多数の競合する分類法が存在し、普遍的な定義についての合意はない。 それにもかかわらず、1つの可能な分類がここに与えられる。

信頼性
スマートグリッドは、状態推定などの技術を利用して、障害検出を改善し、技術者の介入なしにネットワークの自己修復を可能にします。 これにより、より信頼性の高い電力供給が保証され、自然災害や攻撃に対する脆弱性が軽減されます。

複数のルートがスマートグリッドの機能として宣伝されていますが、古いグリッドには複数のルートもありました。 グリッド内の初期電力線は放射状モデルを使用して構築され、後でネットワーク構造と呼ばれる複数のルートを介して接続が保証されていました。 しかし、これは新たな問題を生みました。ネットワーク上の現在のフローや関連する影響が特定のネットワーク要素の限界を超えた場合、それが失敗し、現在のネットワーク要素が他のネットワーク要素に短絡され、ドミノ効果。 停電を参照してください。 これを防ぐ技術は、停電や電圧低下（ブラウンアウト）による負荷遮断です。

グリッドの信頼性と弾力性の改善による経済的影響は、多くの研究の対象であり、少なくとも1つの計算ツールを使用して、米国の場所に対してUS DOEの資金提供された方法を使用して計算できます。

ネットワークトポロジの柔軟性
次世代の送変電インフラは、可能な双方向のエネルギーフローをよりうまく処理することができ、ビル屋上の太陽光発電パネルなどの分散型発電を可能にするだけでなく、燃料電池の使用、電気自動車のバッテリーからの充電、風タービン、ポンプ水力発電、および他の供給源。

古典的なグリッドは、一方向の電気の流れのために設計されていましたが、ローカルのサブネットワークが消費するよりも多くの電力を生成する場合、逆流は安全性と信頼性の問題を引き起こす可能性があります。 スマートグリッドは、これらの状況を管理することを目的としています。

効率
スマートグリッド技術の導入、特に電力価格の短期的なスパイク時にエアコンをオフにする、可能な場合には電圧を下げるなどのデマンドサイド管理を含む、エネルギーインフラストラクチャの効率の全体的な改善への多数の貢献が予想されます電圧/ VAR最適化（VVO）による配電線、検針用のトラックロールの排除、高度計量インフラシステムのデータを使用した停電管理の改善によるトラックロールの削減などが含まれます。 全体の効果は、送電線と配電線の冗長性が低く、発電機の利用率が高くなり、電力価格が低くなります。

負荷調整/負荷分散
電力網に接続されている総負荷は、時間の経過とともに大きく変化する可能性があります。 総負荷は、クライアントの多くの個々の選択肢の合計ですが、全体的な負荷は必ずしも安定していない場合もあれば、遅い場合もあります。 たとえば、一般的なテレビ番組が開始されると、何百万ものテレビが即座に現在の映像を引き出し始めます。 伝統的に、大きな発電機の始動時間よりも速い電力消費の急激な増加に対応するために、いくつかの予備の発電機は散逸的な待機モードに置かれる。 スマートグリッドは、すべての個々のテレビまたは他のより大きな顧客に、負荷を一時的に（より大きな発電機を始動させる時間を可能にするために）または連続的に（限られた資源の場合に）低減するよう警告することができる。 数学的予測アルゴリズムを使用して、特定の故障率に達するために使用される必要がある待機発電機の数を予測することができます。 従来のグリッドでは、より多くのスタンバイ・ジェネレータを犠牲にして故障率を低減することしかできませんでした。 スマートグリッドでは、クライアントのわずかな部分でさえも負荷を削減することで問題を解消することができます。

ピーク削減/平準化と使用価格設定
電力使用量のピーク時における需要を減らすために、通信と計測技術は、エネルギー需要が高いときに家庭や企業のスマートデバイスに通知し、使用される電力の量と使用時期を追跡します。 また、ユーティリティ企業は、システムの過負荷を防ぐために、デバイスと直接通信することで消費を削減することができます。 例としては、電気自動車充電スタンドのグループの使用を減らすか、または都市内のエアコンの温度設定ポイントをシフトさせるユーティリティがある。 ピークカットやピークレベリングと呼ばれるものを実行するよう動機づけるために、高需要期には電気料金が上昇し、低需要期には電気料金が下がります。 ピーク時に消費電力の高いプレミアムを消費者や民生機器が認識することが可能であれば、需要が高い期間に消費者と企業が消費する傾向が小さくなると考えられます。 これは、午後5時にではなく、午後9時にエアコンのオン/オフや食器洗い機のサイクリングなどのトレードオフを行うことを意味します。 ビジネスや消費者がオフピーク時にエネルギーを使用することによる直接的な経済的利益を見ているとき、エネルギー消費コストをコンシューマ機器に組み込み、建設意思決定を行い、よりエネルギー効率が高くなるという理論です。 時刻計量と需要応答を参照してください。

スマートグリッド計画の支持者によると、これは、原子力発電所が待機状態を維持しなければならない紡績準備金の量を減らし、負荷カーブは「見えない手」の自由市場資本主義消費電力を節約して消費電力を節約し、消費電力を節約することができます。

サステナビリティ
スマートグリッドの柔軟性が向上することで、エネルギー貯蔵を追加しなくても、太陽光や風力など非常に可変な再生可能エネルギー源の普及率が向上します。 現在のネットワークインフラストラクチャは、多くの分散フィードインポイントを可能にするために構築されておらず、通常、フィードインがローカル（配信）レベルで許可されていても、送信レベルのインフラストラクチャは対応できません。 曇ったり吹き飛んだ気候などの分散世代の急激な変動は、ガスタービンや水力発電機などのより制御可能な発電機の出力を変化させることによって安定した電力レベルを確保する必要がある電力技術者にとって大きな課題となっています。 スマートグリッド技術は、グリッド上の非常に大量の再生可能電力のための必要条件である。

市場対応
スマートグリッドは、サプライヤー（エネルギー価格）と消費者（自発的に対価を支払う）との間の体系的なコミュニケーションを可能にし、サプライヤーと消費者の双方が運用戦略においてより柔軟で洗練されたものになることを可能にする。 重大な負荷だけがピーク時のエネルギー価格を支払う必要があり、消費者はエネルギーを使用する際により戦略的になることができます。 柔軟性の高い発電機は利益を最大化するために戦略的にエネルギーを売ることができますが、ベース負荷の蒸気タービンや風力タービンなどの柔軟性に欠ける発電機は、需要のレベルと現在稼動している他の発電機の状態に基づいて変動料金を徴収します。 全体的な効果は、エネルギー効率とエネルギーの消費を報奨する信号であり、供給の時間的な制限に敏感です。 家庭レベルでは、蓄熱度や熱量（冷蔵庫、ヒート・バンク、ヒート・ポンプなど）を備えた機器は市場を「再生」し、低エネルギーエネルギー支援期間。 これは、前述の二重関税エネルギー価格の延長である。

需要対応サポート
デマンドレスポンスのサポートにより、ジェネレータと負荷はリアルタイムで自動化され、スパイクを平坦化する要求を調整します。 これらのスパイクで発生する需要の一部を排除することで、予備発電機の追加コストを削減し、摩耗や破損を減らし、機器の寿命を延ばし、低優先デバイスに最も安いときにのみエネルギーを使用するように指示することによって、 。

現在、電力網システムは、発電所、送電線、変電所、主要エネルギーユーザーなど、高価値資産のために制御システム内で通信の程度が様々である。 一般的に情報は一方向に流れ、ユーザーと制御する負荷からユーティリティに戻ります。 ユーティリティーは需要を満たし、様々なレベル（ブラウンアウト、停電停電、制御されない停電）に成功するか失敗するかを試みます。 ユーザによる電力需要の総量は非常に広い確率分布を有することができ、急速に変化する電力使用に対応するために予備の発電所を待機モードで必要とする。 この一方的な情報の流れは高価です。 発電能力の最後の10％は時間のわずか1％しか必要とされず、停電や停電が消費者にとって高価になる可能性があります。

需要への対応は、商業用、居住用、産業用などの負荷によって行うことができます。 たとえば、AlcoaのWarrick Operation社は、MISOに適格なDemand Response Resourceとして参加しており、Trimet Aluminiumは短期的なメガバッテリーとしてその製錬所を使用しています。

データフローの遅延は大きな懸案事項であり、初期のスマートメータアーキテクチャによっては、実際にデータを受信するのに24時間もの遅延があり、デバイスの供給または要求による反応を防ぐことができます。

高度なサービスのためのプラットフォーム
他の業界と同様に、堅牢な双方向通信、高度なセンサー、分散コンピューティング技術を使用することで、電力供給と使用の効率、信頼性、安全性が向上します。 また、火災監視や警報など、電源を遮断したり、緊急サービスに電話をかけたりするなど、全く新しいサービスや既存サービスの改善が可能です。

メガビットをプロビジョニングし、キロビットで電力を制御し、残りを売る
監視と自動的に電源を切るために必要なデータの量は、音声、セキュリティ、インターネット、およびテレビサービスをサポートするためにリモートの家庭にすでに達している場合に比べて非常に少ないです。 多くのスマートグリッドの帯域幅のアップグレードは、消費者サービスをサポートし、エネルギー関連サービスとの通信に補助金を掛けたり、ピーク時の通信料を高めたり、通信を使ってエネルギー関連サービスを補助したりするために、 これは、政府が両方のサービスを公の独占として実行する場合に特に当てはまります。 電力会社と通信会社は一般に北米と欧州の別々の商業企業であるため、さまざまな企業の協力を促すためにはかなりの政府と大規模なベンダーの取り組みが必要でした。 シスコのように、長年にわたり業界に提供してきたデバイスと非常によく似た、デバイスを消費者に提供する機会があります。 Silver Spring NetworksやGoogleなどの他の企業は、機器ベンダーではなくデータインテグレーターです。 AC電源制御規格は、電力線ネットワーキングがスマートグリッドと家電機器間の通信の主要手段であると提唱していますが、ビットは当初はBPL（Broadband Over Power Lines）経由で家に届くことはありませんでした。

技術
スマートグリッド技術の大部分は、製造や電気通信などの他のアプリケーションですでに使用されており、グリッド運用に適しています。

統合通信：変電所の自動化、需要対応、配電の自動化、監視制御とデータ集録（SCADA）、エネルギー管理システム、無線メッシュネットワークやその他の技術、電力線搬送通信、光ファイバーなどが改善の対象となります。 統合された通信は、システムの信頼性、資産利用率、およびセキュリティを最適化するためのリアルタイム制御、情報およびデータ交換を可能にする。
センシングと測定：輻輳とグリッドの安定性の評価、機器の健康状態の監視、エネルギー盗難防止、制御戦略のサポートなどのコア業務が行われています。 テクノロジーには高度なマイクロプロセッサー・メーター（スマート・メーター）とメーター読み取り装置、広域監視システム、ダイナミック・ライン・レーティング（通常はリア​​ルタイム温度定格（RTTR）システムと組み合わされた分散温度センサーによるオンライン・リーディングに基づく）分析、使用時間とリアルタイムの価格設定ツール、高度なスイッチとケーブル、後方散乱無線技術、デジタル保護リレーなどがあります。
スマートメーター。
フェーザー測定単位。 電力システムのエンジニアリングコミュニティの多くは、広域フェーザ測定ネットワークが設置されていれば、2003年の北東の停電がはるかに小さな領域に含まれている可能性があると考えています。
分散型パワーフロー制御：パワーフロー制御デバイスは、既存の伝送ラインにクランプして、内部のパワーフローを制御します。 このようなデバイスで実現された伝送ラインは、エネルギーがグリッド内でどのようにルーティングされるかについて、より一貫性のあるリアルタイム制御を提供することにより、再生可能エネルギーのより多くの使用をサポートします。 この技術により、グリッドは後で使用するために再生可能エネルギーから間欠的エネルギーをより効果的に蓄えることができます。
高度なコンポーネントを使用したスマートな発電：スマートな発電は、選択された負荷で効率的に起動、停止、効率的に動作できる複数の同一の発電機を使用して、発電量を需要に合わせるというコンセプトです。 。 安定した信頼性の高い電力供給のためには、負荷分散と呼ばれる需要と供給のマッチングが不可欠です。 短期間の偏差が周波数変動につながり、長時間のミスマッチが原因で停電が発生します。 送電システムのオペレータは、すべての発電機の電力出力をそれらの電力網の負荷に一致させて、バランス作業で充電する。 風力タービンや太陽電池などの可変発電機がグリッドに追加され、他の生産者が過去に要求されていたよりもはるかに頻繁に出力を適合させるようになると、負荷分散作業はますます難しくなっています。 この概念を利用した最初の2つの動的グリッド安定発電所はEleringによって注文され、エストニアのKiisa（Kiisa発電所）のWärtsiläによって建設される予定です。 その目的は、「電力供給における突然の予期せぬ落下に対応するための動的発電能力を提供すること」である。 2013年と2014年の間に準備が整えられ、総出力は250MWになる予定です。
電力システムの自動化により、特定のグリッド障害や停電に対する迅速な診断と正確なソリューションが可能になります。 これらの技術は、他の4つの主要分野にそれぞれ依存し、貢献しています。 制御インテリジェントエージェント（制御システム）、分析ツール（ソフトウェアアルゴリズムと高速コンピュータ）、運用アプリケーション（SCADA、変電所自動化、需要応答など）の3つの高度な制御方法の技術カテゴリがあります。 人工知能プログラミング技術を用いて、中国の福建省電力グリッドは、制御戦略を正確に計算して実行することができる広域保護システムを創出した。 電圧安定性監視および制御（VSMC）ソフトウェアは、感度に基づいた連続リニアプログラミング方式を使用して、最適な制御ソリューションを確実に決定します。

研究

主なプログラム
IntelliGrid – 電力研究所（EPRI）によって作成されたIntelliGridアーキテクチャーは、高度計量、流通自動化などのITベースのシステムの計画、特定、調達におけるユーティリティの標準と技術のための方法論、ツール、および推奨事項を提供します。要求応答。 このアーキテクチャは、デバイス、システム、および技術を評価するための生きた実験室も提供します。 いくつかのユーティリティは、Southern California Edison、Long Island Power Authority、Salt River Project、TXU Electric DeliveryなどIntelliGridアーキテクチャを適用しています。 IntelliGridコンソーシアムは、グローバルな研究努力、資金技術の研究開発、技術の統合、技術情報の普及を統合し最適化する公共/民間パートナーシップです。

グリッド2030 – グリッド2030は、電気事業者、機器メーカー、情報技術プロバイダー、連邦および州政府機関、利益団体、大学、および国立研究所によって開発された米国電気システムの共同ビジョンステートメントです。 これは、生成、送信、配布、保管、および最終使用を対象としています。 National Electric Delivery Technologiesロードマップは、Grid 2030ビジョンの実装文書です。 ロードマップは、グリッドを近代化するための主要な課題と課題を概説し、政府の将来の電気送達システムを構築するために政府と産業が取ることができる道を示唆している。

モダングリッドイニシアティブ（MGI）は、米国エネルギー省（DOE）、国家エネルギー技術研究所（NETL）、電力会社、消費者、研究者、およびその他のグリッド関係者が米国の電力網を近代化および統合するための共同作業です。 DOEの電力供給およびエネルギー信頼性オフィス（OE）は、グリッド2030および国家電力供給技術ロードマップに基づいており、GridWiseおよびGridWorksなどの他のプログラムと連携しています。

GridWise – 米国の電気グリッドを近代化する情報技術の開発に焦点を当てたDOE OEプログラム。 このプログラムは、GridWise Allianceと協力して、通信アーキテクチャと標準に投資します。 シミュレーションおよび分析ツール。 スマートテクノロジー テストベッドとデモンストレーションプロジェクト 新しい規制、制度、市場の枠組みが含まれます。 GridWise Allianceは、公共および民間の電力セクターの利害関係者のコンソーシアムであり、アイデアの交換、協力努力、連邦および州レベルの政策立案者との会合の場を提供しています。

GridWise Architecture Council（GWAC）は、米国電力省との相互作用を促進するために、米国エネルギー省によって設立されました。 GWACメンバーは、電力供給チェーンとユーザーの多数の支持者を代表する、バランスの取れた尊敬のチームです。 GWACは、電気システム全体の相互運用性の目標を明確にし、相互運用性を可能にするために必要な概念やアーキテクチャを特定し、国家を含むシステム、デバイス、機関の相互運用を促進するための実践的なステップを開発するための業界ガイダンスとツールを提供します。電気システム。 GridWiseアーキテクチャ協議会相互運用性コンテキスト設定フレームワーク、V 1.1は、必要なガイドラインと原則を定めています。

GridWorks – ケーブルやコンダクター、変電所や保護システム、パワーエレクトロニクスなどの主要なグリッドコンポーネントを近代化することにより、電気システムの信頼性を向上させることに焦点を当てたDOE OEプログラム。 このプログラムには、高温超伝導システム、伝送信頼性技術、配電技術、エネルギー貯蔵装置、およびGridWiseシステムへの取り組みが含まれます。

太平洋北西スマートグリッドデモンストレーションプロジェクト。 – このプロジェクトは、太平洋北西部の5つの州（アイダホ州、モンタナ州、オレゴン州、ワシントン州、ワイオミング州）のデモンストレーションです。 約6万人の顧客を対象とし、将来のスマートグリッドの多くの重要な機能を備えています。

ソーラー都市 – オーストラリアでは、スマートメーター、ピーク時およびオフピーク時の価格設定、リモートスイッチングおよび関連する取り組みを試すために、エネルギー企業との緊密な協力が行われました。 また、グリッド・アップグレードのための資金も限られていました。

スマートグリッドエネルギー研究センター（SMERC） – カリフォルニア大学ロサンゼルス校に位置し、スマートEV充電ネットワーク技術であるWINSmartEV™の大規模テストに努めています。 これは、スマートグリッドアーキテクチャ用の別のプラットフォームを作成し、ユーティリティとコンシューマエンドデバイス間の双方向の情報フロー（WINSmartGrid™）を可能にしました。 SMERCは、コントロールセンタ、需要応答自動化サーバ（DRAS）、ホームエリアネットワーク（HAN）、バッテリエネルギー貯蔵システム（BESS）、および太陽光発電（PV）パネルからなる需要応答（DR）テストベッドを開発しました。 これらの技術は、EV充電器、バッテリエネルギー貯蔵システム、ソーラーパネル、DC高速充電器、およびVehicle-to-Grid（V2G）ユニットのネットワークとして、ロサンゼルス水力発電所および南カリフォルニアエジソン領域に設置されています。 これらのプラットフォーム、通信および制御ネットワークにより、ロサンゼルスのUCLA主導のプロジェクトは、2つの主要地方公共機関であるSCEとLADWPと提携して研究、高度化、テストされます。

スマートグリッドモデリング
インテリジェントな電力網をモデル化するために、多くの異なる概念が使用されてきた。 それらは一般に、複雑なシステムの枠組みの中で研究されている。 最近のブレインストーミングセッションでは、最適な制御、生態学、人間の認知、ガラスダイナミクス、情報理論、雲のミクロフィジックスなどのコンテキスト内で電力網が考慮されました。 近年登場した分析のタイプの選択肢があります。

自らを検証し監督する保護システム
Pelqim SpahiuとIan R. Evansは、変電所ベースのスマートプロテクションとハイブリッド検査ユニットのコンセプトを導入しました。

鞍馬振動子
倉本モデルはよく研究されたシステムです。 電力網はこの文脈でも説明されている。 目標は、システムをバランスのとれた状態に保つこと、またはフェーズ同期（フェーズロックとも呼ばれます）を維持することです。 不均一なオシレータは、異なる技術、異なるタイプの発電機、消費パターンなどをモデル化するのにも役立ちます。 このモデルはまた、ホタルの点滅における同期パターンを記述するために使用されている。

バイオシステム
電力網は、他の多くの状況において、複雑な生物システムに関連している。 ある調査では、送電網をイルカのソーシャルネットワークと比較しました。 これらのクリーチャーは、異常な状況の場合にコミュニケーションを合理化または強化します。 生き残るための相互通信は非常に複雑です。

ランダムヒューズネットワーク
パーコレーション理論では、ランダムヒューズネットワークが研究されている。 電流密度は、ある領域では低すぎる可能性があり、他の領域では強すぎる可能性がある。 したがって、分析を使用して、ネットワーク内の潜在的な問題を円滑にすることができます。 たとえば、高速コンピュータ解析では、ヒューズの溶断を予測して修正したり、停電の可能性があるパターンを解析することができます。 複雑なネットワークでは人間が長期パターンを予測することは難しいため、代わりにヒューズやダイオードネットワークを使用しています。

スマートグリッド通信ネットワーク
ネットワークシミュレータは、ネットワーク通信効果をシミュレート/エミュレートするために使用されます。 これには、通常、スマートグリッドデバイス、アプリケーションなどでラボをセットアップすることが含まれ、仮想ネットワークはネットワークシミュレータによって提供されます。

ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークは、電力網管理のためにも考慮されている。 電力システムは、非線形、動的、離散、またはランダムの複数の異なる方法で分類することができる。 人工ニューラルネットワーク（ANN）は、これらの問題の最も難しい非線形問題を解決しようとします。

需要予測
ANNの1つのアプリケーションは、需要予測にあります。 グリッドが経済的かつ確実に動作するためには、負荷によって消費される電力の量を予測するために需要予測が不可欠です。 これは、気象条件、日のタイプ、ランダムイベント、インシデントなどに依存しますが、非線形負荷の場合、負荷プロファイルは滑らかで予測不可能なため、従来の人工知能モデルを使用すると不確実性が高くなり精度が低下します。 このようなモデルを開発する際にANNが考慮するいくつかの要因：電力の消費に基づいた異なる顧客クラスの負荷プロファイルの分類、従来のグリッドと比較したリアルタイム電力価格を予測する需要の増加した応答、過去の需要をベースロード、バレーロード、平均負荷などのさまざまなコンポーネントを1つの入力に結合するのではなく、最後に、特定の入力変数に依存させることです。 最後のケースの例には、平日か週末かに関わらず病院のグリッドに大きな影響を及ぼさないタイプの曜日が与えられますが、居住用住宅グリッドの負荷プロファイルの大きな要因となります。

マルコフプロセス
風力が引き続き人気を集めているので、現実的な電力網の研究には必要不可欠な要素となっています。 オフライン貯蔵、風の変動、供給、需要、価格設定、およびその他の要因は、数学的なゲームとしてモデル化することができます。 ここでの目標は勝利戦略を開発することです。 マルコフプロセスは、このタイプのシステムをモデル化して研究するために使用されてきた。

最大エントロピー
これらの方法はいずれも、最大限のエントロピー法であり、これは研究の活発な分野である。これは、シャノン（Shannon）、および通信ネットワークを研究している他の多くの研究者のアイデアに戻ります。今日の同様の線に沿って継続して、現代の無線ネットワーク研究はしばしばネットワーク輻輳の問題を考慮し、ゲーム理論、FDMA、TDMAの革新的な組み合わせなどを含む多くのアルゴリズムが最小限に抑えられるように提案されています。