Анализ использования авторских ключевых слов и терминов IEEE в данных IEEE Xplore для определения актуальных тем исследований в области энергетических технологий и существующих ограничений

Актуальность. Исследование анализирует тему увеличения потребления энергии системами ИИ, особенно при обучении крупных моделей, что создает нагрузку на энергетическую инфраструктуру. Целью исследования является анализ ограничений в использовании авторских ключевых слов и терминов IEEE, представленных в соответствующих полях библиометрических записей в базе данных IEEE Xplore по теме энергетических технологий. Материалы и методы. Исследуемый материал состоял из 12 000 библиометрических записей, экспортированных из базы данных IEEE Xplore с 2020 по 2025 годы. Из этих записей 6 000 были материалами конференций, а 6 000 — статьями из журналов. Результаты. Проведенное исследование подчеркивает основные тенденции в умных энергетических системах, акцентируя внимание на интеграции IoT, ИИ и машинного обучения для улучшенной работы и профилактического обслуживания. Ключевыми направлениями являются умные микросети, водородные системы хранения энергии и системы электрического транспорта/аккумуляторов. Предложен формат дополнительных выводов и рекомендаций по каждому рассматриваемому вопросу, сформулированных в полуофициальном, но ясном описательном стиле. Заключение. Публикации отражают сильный акцент на кибербезопасности, конфиденциальности данных и решении экономических и проблемы доступности. Кроме того, исследования охватывают передовые темы, такие как математическое моделирование, инновационные компоненты (например, варикапные диоды) и управление теплопотерями для повышения энергоэффективности и обеспечения безопасной, современной энергетической инфраструктуры, особенно в таких приложениях, как умные города. Будущие исследования предполагают использование тезауруса IEEE для анализа тенденций публикаций на основе частоты употребления терминов в заголовках и аннотациях.

1. Whalley J., Curwen P. Creating value from 5G: The challenge for mobile operators. Telecommunications Policy. 2024;48(2):102647. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2023.102647. EDN: EHQALT

2. Okokpujie I.P., Tartibu L.K. Study of the economic viability of internet of things (IoTs) in additive and advanced manufacturing: A comprehensive review. Prog Addit Manuf. 2025;10(5):3175-3194. https://doi.org/10.1007/s40964-024-00822-7. EDN: CCMXDA

3. Hu P., Yang H., Zhang Y., Hu Q., Zhang C. Comparative analysis of economic feasibility in China’s power transition pathways. Energy Conversion and Management. 2025;344:120256. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2025.120256. EDN: KTETZM

4. Gerlich M. Brace for Impact: Facing the AI Revolution and Geopolitical Shifts in a Future Societal Scenario for 2025–2040. Societies. 2024;14(9):180. https://doi.org/10.3390/soc14090180. EDN: KSGQXQ

5. Yoon J., Alkhudary R., Talluri S., Féniès P. Risk Management and Macroeconomic Disruptions in Supply Chains: The Role of Blockchain, Digital Twins, Generative AI, and Quantum Computing. IEEE Trans Eng Manage. 2025;72:2995-3009. https://doi.org/10.1109/TEM.2025.3585433. EDN: BJUVKY

6. Friday B., Abbas A. Balancing Innovation and Sustainability: Assessing the Impact of Generative AI on Energy Consumption. International journal of innovative research & developmenti. 2024;13(9):26-32. https://doi.org/10.24940/ijird/2024/v13/i9/SEP24021

7. Smiraglia R.P. Keywords, Indexing, Text Analysis: An Editorial. KO. 2013;40(3):155-159. https://doi.org/10.5771/0943-7444-2013-3-155

8. Leiva I.G., Arroyo A.A. La relación entre las palabras clave aportadas por los autores de artículos de revista y su indización en las bases de datos ISOC, IME e ICYT. Rev esp doc Cient. 2005;28(1):62-79. https://doi.org/10.3989/redc.2005.v28.i1.165

9. Lu W., Liu Z., Huang Y., Bu Y., Li X., Cheng Q. How do authors select keywords? A preliminary study of author keyword selection behavior. Journal of Informetrics. 2020;14(4):101066. https://doi.org/10.1016/j.joi.2020.101066. EDN: MFPZLE

10. Leiva I.G., Arroyo A.А. Keywords given by authors of scientific articles in database descriptors. J Am Soc Inf Sci. 2007;58(8):1175-1187. https://doi.org/10.1002/asi.20595

11. Zhang J., Yu Q., Zheng F., Long C., Lu Z., Duan Z. Comparing keywords plus of WOS and author keywords: A case study of patient adherence research. Asso for Info Science & Tech. 2016;67(4):967-972. https://doi.org/10.1002/asi.23437

12. Tiwari P., Chaudhary S., Majhi D., Mukherjee B. Comparing research trends through author-provided keywords with machine extracted terms: A ML algorithm approach using publications data on neurological disorders. Iberoamerican Journal of Science Measurement and Communication. 2023;3(1). https://doi.org/10.47909/ijsmc.36. EDN: KSYCFG

13. Névéol A., Doğan R.I., Lu Z. Author keywords in biomedical journal articles. AMIA Annu Symp Proc. 2010:537-541. PMID: 21347036

14. Babaii E., Taase Y. Author-assigned Keywords in Research Articles: Where Do They Come from? Iranian Journal of Applied Linguistics. 2013;16(2):1-19

15. Chien T.W., Shao Y., Chou W. Applying Social Network Analysis to Understand the Percentages of Keywords within Abstracts of Journals: A System Review of Three Journals. Curr Trends Biomedical Eng & Biosci. 2018;16(1):555926. https://doi.org/10.19080/CTBEB.2018.16.555926

16. Gulraiz A., Al-Bastaki A.J., Magamal K., et al. Energy advancements and integration strategies in hydrogen and battery storage for renewable energy systems. iScience. 2025;28(3):111945. https://doi.org/10.1016/j.isci.2025.111945. EDN: LFMIPR

17. Correia A.F.M., Moura P., De Almeida A.T. Technical and Economic Assessment of Battery Storage and Vehicle-to-Grid Systems in Building Microgrids. Energies. 2022;15(23):8905. https://doi.org/10.3390/en15238905. EDN: ANNBRH

18. Xu X., Xiao Y., Chen J., Liu M., Lei X., Xiao M. Iterative Detection for Phase-shifter-aided Spatial Multiplexing with Superposition Coded Modulation. IEEE Trans Veh Technol. 2026;75(3):5156-5160. https://doi.org/10.1109/TVT.2025.3609727

19. Liu M., Zhang L., Chen J., Zammit S., Xiao Y. Message Passing Detector for Phase-Shifter-Aided Spatial Multiplexing Over Frequency Selective Channels. IEEE Trans Veh Technol. 2025;74(5):8273-8278. https://doi.org/10.1109/TVT.2025.3531355

20. Rahman I.U., Nardini S., Buonomo B., Manca O., Khan H., Siviero B. Thermal interface materials: A promising solution for passive heat dissipation in electronic appliances. Thermal Science and Engineering Progress. 2025;62:103673. https://doi.org/10.1016/j.tsep.2025.103673. EDN: ONVYCD

21. Orville T., Tajwar M., Bihani R., Saha P., Hannan M.A. Enhancing Thermal Efficiency in Power Electronics: A Review of Advanced Materials and Cooling Methods. Thermo. 2025;5(3):30. https://doi.org/10.3390/thermo5030030. EDN: LACIID

22. Nasrinasrabadi M., Hejazi M.A., Chaharmahali E., Hussein M. A comprehensive review of blockchain integration in smart grid with a special focus on internet of things. Energy Conversion and Management: X. 2025;27:101196. https://doi.org/10.1016/j.ecmx.2025.101196. EDN: PJAXDD

23. Szpilko D., Fernando X., Nica E., Budna K., Rzepka A., Lăzăroiu G. Energy in Smart Cities: Technological Trends and Prospects. Energies. 2024;17(24):6439. https://doi.org/10.3390/en17246439. EDN: ROPQVM

24. El-Kenawy E.S.M., Mirjalili S., Alassery F., et al. Novel Meta-Heuristic Algorithm for Feature Selection, Unconstrained Functions and Engineering Problems. IEEE Access. 2022;10:40536-40555. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3166901. EDN: ROPQVM

25. Zhao F., Jiang T., Wang L. A Reinforcement Learning Driven Cooperative Meta-Heuristic Algorithm for Energy-Efficient Distributed No-Wait Flow-Shop Scheduling With Sequence-Dependent Setup Time. IEEE Trans Ind Inf. 2023;19(7):8427-8440. https://doi.org/10.1109/TII.2022.3218645. EDN: CKMDPY

26. Myriam H., Abdelhamid A.A., El-Kenawy E.S.M., Ibrahim A., et al. Advanced Meta-Heuristic Algorithm Based on Particle Swarm and Al-Biruni Earth Radius Optimization Methods for Oral Cancer Detection. IEEE Access. 2023;11:23681-23700. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3253430. EDN: BZDCCJ

27. Al-Abiad M.S., Hassan Md.Z., Hossain Md.J. Energy-Efficient Resource Allocation for Federated Learning in NOMA-Enabled and Relay-Assisted Internet of Things Networks. IEEE Internet Things J. 2022;9(24):24736-24753. https://doi.org/10.1109/JIOT.2022.3194546. EDN: ZCHXHM

28. Mi Y., Song Q. Energy Efficiency Maximization for IRS-Aided WPCNs. IEEE Wireless Commun Lett. 2021;10(10):2304-2308. https://doi.org/10.1109/LWC.2021.3100329. EDN: RRZVLH

29. Wang Q., Xia X., Chen T., et al. Energy-Efficient Resource Allocation in LEO-Assisted UAV Architecture for Internet of Things. IEEE Internet Things J. 2025;12(8):9614-9626. https://doi.org/10.1109/JIOT.2025.3542618. EDN: DFBWDV

30. Lyu X., Ren C., Ni W., Tian H., Liu R.P. Cooperative Computing Anytime, Anywhere: Ubiquitous Fog Services. IEEE Wireless Commun. 2020;27(1):162-169. https://doi.org/10.1109/MWC.001.1900044. EDN: DCGQJY

31. Colucci S., Donini F.M., Di Sciascio E. Computing the Commonalities of Clusters in Resource Description Framework: Computational Aspects. Data. 2024;9(10):121. https://doi.org/10.3390/data9100121. EDN: XDMVOE

32. Guidotti D., Pandolfo L., Pulina L. A Systematic Literature Review of Supervised Machine Learning Techniques for Predictive Maintenance in Industry 4.0. IEEE Access. 2025;13:102479-102504. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3578686. EDN: MQKXFP

33. Shengguo G., Xiaotao F. A Systematic Literature Review of Source Number Estimation in Multi-Sensor Array Signal Processing. IEEE Access. 2025;13:104756-104778. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3573071. EDN: UJISSF

34. Li Y., Yu C., Shahidehpour M., Yang T., Zeng Z., Chai T. Deep Reinforcement Learning for Smart Grid Operations: Algorithms, Applications, and Prospects. Proc IEEE. 2023;111(9):1055-1096. https://doi.org/10.1109/JPROC.2023.3303358. EDN: HTEHBM

35. Wang B., Baziar A., Askari M.R. A Deep Reinforcement Learning Framework for Adaptive Resiliency Enhancement in Smart Power Grids. IEEE Access. 2025;13:135420-135428. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3593903. EDN: ZMPRLG

36. Zafar S., Nazir M., Bakhshi T., et al. A Systematic Review of Bio-Cyber Interface Technologies and Security Issues for Internet of Bio-Nano Things. IEEE Access. 2021;9:93529-93566. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3093442. EDN: HILDOP

37. Lee J., Kim Y., Kang D., Song I., Lee B. A Reconfigurable Bidirectional Wireless Power and Full-Duplex Data Transceiver IC for Wearable Biomedical Applications. IEEE Trans Biomed Circuits Syst. 2025;19(4):767-776. https://doi.org/10.1109/TBCAS.2024.3483950

38. Tathare S.S., Goswami P. Design and development of a reconfigurable antenna with varactor diodes for next-generation wireless communication systems. Computers and Electrical Engineering. 2025;123:110091. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2025.110091. EDN: YYEKAE

39. García E., Andújar A., Anguera J. Overview of Reconfigurable Antenna Systems for IoT Devices. Electronics. 2024;13(20):3988. https://doi.org/10.3390/electronics13203988. EDN: NOYIRT

40. Wu C., Lu S., Tian Z., Xue F., Jiang L. Energy-Efficient Train Control with Onboard Energy Storage Systems Considering Stochastic Regenerative Braking Energy. IEEE Trans Transp Electrific. 2025;11(1):257-274. https://doi.org/10.1109/TTE.2024.3389960

41. Zhang W., Su Z., Tian M. Modeling and Capacity Configuration Optimization of CRH5 EMU On-Board Energy Storage System. ENERGY. 2025;122(1):307-329. https://doi.org/10.32604/ee.2024.057426