مدلسازی دینامیکی و بهینه سازی سیستم های ترکیبی انرژی در ساختمان های هوشمند با استفاده ازالگوریتم های یادگیری ماشین

در دنیای امروز، ساختمان های هوشمند به عنوان عناصر کلیدی در بهینه سازی مصرف انرژی و کاهش اثراتزیست محیطی مطرح هستند. این ساختمان ها با بهره گیری از سیستم های ترکیبی انرژی شامل منابع تجدیدپذیر،سیستم های ذخیره سازی و تجهیزات تبدیل انرژی، رویکردهای نوینی را در مدیریت انرژی ارائه می دهند. باتوجه به رفتار دینامیکی و پیچیدگی ذاتی این سیستمها، هدف این پژوهش، بررسی مدلسازی دینامیکی وبهینه سازی عملکرد سیستم های ترکیبی انرژی با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین است. این پژوهش باروش کتابخانه ای و مروری انجام شده و از تحلیل پیشرفته مقالات علمی برای شناسایی الگوریتم ها وچارچوب های مدلسازی استفاده کرده است. در این مطالعه، نقش الگوریتمهای یادگیری ماشین شامل شبکه هایعصبی عمیق، شبکه های بازگشتی، و مدل های تقویتی در شبیه سازی و پیش بینی رفتار سیستم های ترکیبی انرژیتحلیل شد. یافته ها نشان می دهند که این الگوریتم ها به دلیل توانایی در شناسایی الگوهای غیرخطی و پیچیده،ابزارهای دقیقی برای مدلسازی رفتار دینامیکی سیستم ها ارائه میدهند. علاوه بر این، استفاده از روش هایبهینه سازی تکاملی مانند الگوریتم ژنتیک و ازدحام ذرات برای بهینه سازی منابع انرژی و استراتژی های عملیاتیبررسی شد. نتایج نشان می دهند که ترکیب این روش ها با مدل های یادگیری ماشین، بهبود چشمگیری در دقتپیش بینی و کاهش زمان محاسبات به همراه دارد. نتیجه گیری کلی حاکی از آن است که رویکردهای دادهمحور واستفاده از یادگیری ماشین در مدلسازی دینامیکی و بهینه سازی سیستم های ترکیبی انرژی، قابلیت ارتقایبهره وری و کاهش انتشار کربن را فراهم می کنند. این مطالعه، چالش های موجود در داده محوری و پیچیدگیمحاسباتی را تحلیل کرده و بر اهمیت توسعه ابزارهای شبیه سازی پیشرفته و الگوریتم های سبک تر تاکید می کند.یافته ها، چشم انداز جدیدی برای طراحی و مدیریت سیستم های ترکیبی انرژی در ساختمانهای هوشمند ارائهمی دهند.

کلیدواژه ها:

الگوریتم های یادگیری ماشین ، بهینه سازی انرژی ، دینامیک سیستم ، ساختمان های هوشمند.