مدیریت هوشمند منابع شهری برای دستیابی به شهرهای کربن صفر با تاکید بر عدم قطعیت انرژیهای تجدیدپذیر و بهره گیری از مدل سازی دیجیتال دوقلو

این مقاله استراتژی را برای مدیریت میکروگریدهای شهری ارائه میدهد که هدف آن افزایش کارایی انرژی، اطمینان پذیری و کاهش انتشار کربن است. معماری چند-میکروگرید (MMG) مبتنی بر منابع انرژی تجدیدپذیر (RERs) طراحی شده و از الگوریتم تطبیق ماتریس کوواریانس و شبکه های عصبی بازگشتی (LSTM-RNN) برای پیشبینی دقیق استفاده میکند. مدل سازی غیرخطی برای تحلیل هزینههای بازار و تولید انرژی تجدیدپذیر به کار رفته است. برنامههای قیمتگذاری بالدرنگ (RTP) و زمان-مصرف (TOU) نیز با الگوریتم ژنتیک هیبرید برای کاهش نوسانات بار و عدم قطعیت بهینهسازی شدهاند. ادغام فناوری دوقلوی دیجیتال با سیستمهای پایش بار غیرمستقیم (NILM) و دستگاههای هوشمند، تحلیل الگوهای مصرف و پاسخ تقاضا را ارتقا میدهد. نتایج این رویکرد، بهبود قابلتوجه در بهرهوری و پایداری شبکههای انرژی شهری را نشان میدهد و گامی کلیدی به سوی آیندهای سبزتر است.

کلیدواژه ها:

کاهش انتشار کربن ، منابع انرژی تجدیدپذیر (RERs) ، شبکههای عصبی بازگشتی (LSTM-RNN) ، فناوری دوقلوی دیجیتال ، تحلیل الگوهای مصرف