بهینه سازی عملکرد ایستگاه های شارژ خودروهای برقی خورشیدی با استفاده از تکنیک های ماشین لرنینگ

عدم پایداری در استحصال انرژی خورشیدی یکی از چالش های اصلی در مدیریت ایستگاه های شارژ خودروهای برقی است. تکنیک های یادگیری ماشین می توانند با پیش بینی دقیق استحصال انرژی خورشیدی، به برنامه ریزی بهتر برای شارژ خودروها و مدیریت انرژی ذخیره شده کمک کنند. هزینه بالای نگهداری خودروهای برقی و عدم وجود ایستگاه های شارژ، دو عامل کلیدی در پذیرش این نوع خودروها هستند. ایجاد ایستگاه های شارژ یکپارچه با منابع انرژی تجدیدپذیر می تواند به کاهش هزینه ها و افزایش جذابیت استفاده از خودروهای برقی کمک کند.با افزایش تعداد خودروهای برقی، مدیریت بار پیک در شبکه برق به یک چالش جدی تبدیل می شود. تکنیک های مدیریت تقاضا می توانند با استفاده از خودروهای برقی به عنوان منابع انرژی سیار، به کاهش بار پیک کمک کنند. مدل سازی بار شارژ خودروهای برقی به دلیل عوامل متعدد و پیچیده، چالش برانگیز است. تکنیک های یادگیری ماشین می توانند با تحلیل الگوهای مصرف، مدل های دقیقی از بار شارژ ارائه دهند.عدم قطعیت در عرضه و مصرف انرژی نیز بر عملکرد ایستگاه شارژ خودرو های برقی تاثیر می گذارد. روش های یادگیری ماشین می توانند با استفاده از داده های تاریخی، پیش بینی های دقیق تری از عرضه و تقاضای انرژی ارائه دهند. شبکه های عصبی مصنوعی به دلیل قابلیت تقریب روابط غیرخطی، در این زمینه بسیار موثر هستند. همچنین، یادگیری عمیق با استفاده از شبکه های عصبی قادر به شناسایی روابط پیچیده بین داده هاست. منطق فازی برای مدل سازی سیستم های غیرخطی و پیچیده به کار می رود . الگوریتم های ژنتیک نیز برای بهینه سازی مدل ها و یافتن بهترین راه حل ها کاربرد دارند. پیش بینی دقیق بار و قیمت به برنامه ریزی بهینه شارژ خودروها و مدیریت هزینه ها کمک می کند. تکنیک های یادگیری ماشین نقش بسیار مهمی در بهینه سازی عملکرد ایستگاه شارژ خودرو های برقی و مدیریت انرژی در شبکه های برق دارند. تحقیقات آینده باید بر توسعه الگوریتم های پیچیده تر و تطبیق پذیرتر متمرکز شود تا به چالش های موجود در این حوزه پاسخ دهد. این تحقیق به توسعه زیرساخت های شارژ پایدار و کارآمد برای خودروهای برقی کمک می کند و به بهبود کیفیت محیط زیست منجر می شود.

کلیدواژه ها:

خودروهای برقی ، ایستگاه شارژ خودروهای برقی ، انرژی خورشیدی