چکیده مقاله
پیچیدگی فزاینده شبکه های انرژی مدرن که ناشی از ادغام منابع انرژی تجدیدپذیر، تولید توزیع شده و سیستم های انرژی چند حامل است، نیازمند تکنیک های پیشرفته بهینه سازی و مدلسازی است این مطالعه یک چارچوب جامع برای بهینه سازی شبکه های انرژی با استفاده از تجزیه و تحلیل کل سیستم، بهینه سازی چند هدفه و مدل های پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه می دهد این چارچوب شبکه های برق، گرمایش و گاز را در یک ساختار بهینه سازی یکپارچه ادغام می کند و از تکنیک های تصمیم گیری در زمان واقعی و مدیریت تطبیقی انرژی استفاده می کند با گنجاندن مدل سازی تصادفی، رویکرد پیشنهادی انعطاف پذیری شبکه را در برابر عدم قطعیت ها در تولید انرژی تجدیدپذیر و نوسانات تقاضای بار افزایش می دهد نتایج شبیه سازی نشان می دهد که مدل بهینه سازی پیشنهادی به طور قابل توجهی تلفات انرژی، هزینه های عملیاتی و انتشار کربن را در حین بهبود کارایی و قابلیت اطمینان سیستم کاهش می دهد این مطالعه مزایای استراتژی های بهینه سازی سلسله مراتبی از جمله رویکرد های چند هدفه دو سطحی و مبتنی بر پارتو را برجسته می کند که محدودیت های اقتصادی، زیست محیطی و فنی را متعادل می کنند علاوه بر این، تکنیک های بهینه سازی مبتنی بر یادگیری ماشین امکان انطباق در زمان واقعی با شرایط پویای انرژی را فراهم می کنند و دقت تصمیم گیری و کارایی محاسباتی را بهبود می بخشند یافته های تحقیق نشان می دهد که اتخاذ بهینه سازی کل سیستم منجر به بهبود قابل توجهی در عملکرد شبکه انرژی در مقایسه با روش های قطعی سنتی می شود با این حال، چالش هایی در مورد پیچیدگی محاسباتی، در دسترس داده ها و محدودیت های نظارتی همچنان وجود دارد کارهای آینده باید بر روی الگوریتم های بهینه سازی ترکیبی، ادغام داده های پیشرفته در زمان واقعی و مدل های مبتنی بر سیاست برای تسهیل پذیرش در مقیاس بزرگ استراتژی های بهینه سازی هوشمند شبکه انرژی متمرکز شود این مطالعه یک چارچوب مقیاس پذیر و سازگار برای افزایش بهره وری انرژی، پایداری و اثربخشی هزینه در سیستم های انرژی مدرن ارائه می دهد
کلیدواژهها
نویسندگان
شیوه ارجاع
�سینی، مهدی و جمالی، حسین،1404،مدلسازی و بهینه سازی شبکه های انرژی مبتنی بر تحلیل کل سیستم،هشتمین کنفرانس بین المللی هوش مصنوعی و چشم انداز آینده آن در علوم مهندسی برق ، کامپیوتر ، مکانیک و مخابرات،مشهد
ارائهشده در
مجموعه مقالات هشتمین کنفرانس بین المللی هوش مصنوعی و چشم انداز آینده آن در علوم مهندسی برق ، کامپیوتر ، مکانیک و مخابرات5 آذر 1404 · مشهد