مدیریت منابع انرژی تجدیدپذیر توزیع شده در جهت افزایش تاب آوری و قابلیت اطمینان

با افزایش تقاضای جهانی برای انرژی و ضرورت کاهش گازهای گلخانه ای، مدیریت منابع انرژی تجدیدپذیر توزیع شده (DERs) به یک چالش اساسی تبدیل شده است. این مقاله، یک سیستم مدیریت انرژی هوشمند مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning) تا توسعه میدهد که هدف آن بهینه سازی بهره برداری از منابع تجدیدپذیر و افزایش تاب آوری و قابلیت اطمینان شبکه توزیع انرژی برق است. با توجه به نوسانات تولید انرژی تجدیدپذیر، این سیستم قادر به یادگیری سیاست های بهینه برای تخصیص منابع و پاسخ به شرایط مختلف تولید و تقاضا است. نتایج مقاله نشان میدهد که مدل پیشنهادی با دو الگوریتم کننده سازگاری و بهینه ساز انباشت ذاتی (PSO) می تواند سودمندی تا به طور میانگین ۱۷.۱% افزایش و ۵۸.۳% کاهش در متوسط قطعی برق تا ایجاد کند در حالی که انحراف ولتاژ تا دقت محدود مجاز حفظ می کند. هدفچنین، این سیستم به بهبود کارایی توان و کاهش هزینه های عملیاتی کمک میکند. این مقاله با ارائه از داده های شبیه سازی شده و تحلیل های دقیق، پتانسیل بالای یادگیری تقویتی در بهینه سازی سیستم های مدیریت انرژی تا نشان میدهد.

کلیدواژه ها:

مدیریت انرژی ، منابع تجدیدپذیر توزیع شده ، یادگیری تقویتی ، تاب آوری شبکه ، قابلیت اطمینان