کنترل و بهینه سازی میکروگریدها با هوش مصنوعی وآینده ای پایدار در مدیریت انرژی

عصر انقلاب انرژی و ضرورت تحقق اهداف توسعه پایدار، نیاز به تحول بنیادین در سیستم های قدرت را آشکار ساخته است. میکروگریدها به عنوان شبکه های انرژی کوچک مقیاس که قابلیت ادغام منابع انرژی توزیع شده تجدیدپذیر را دارند، راه حل موثری برای تامین انرژی پایدار، قابل اعتماد و اقتصادی محسوب می شوند. این پژوهش به بررسی جامع کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بهینه سازی سیستم های مدیریت انرژی میکروگریدها می پردازد.رویکرد نوآورانه ارائه شده در این مطالعه، معماری چندلایه هوشمند متشکل از لایه فیزیکی، ارتباطات و هوشمند را معرفی می کند. تکنیک های پیشرفته یادگیری عمیق شامل شبکه های LSTM برای پیش بینی بار، الگوریتم های بهینه سازی چندهدفه برای مدیریت انرژی، و سیستم های کنترل فازی برای تنظیم پارامترهای کیفیت توان بکارگیری می شوند.ارزیابی عملکرد سیستم پیشنهادی از طریق شبیه سازی در محیط MATLAB/Simulink نشان می دهد که ادغام هوش مصنوعی منجر به بهبودهای قابل توجه می شود: افزایش دقت پیش بینی بار به ۹۴.۷ درصد، بهبود بهره وری انرژی تا ۲۵ درصد، کاهش هزینه های عملیاتی تا ۱۸ درصد، و افزایش قابلیت اعتماد سیستم به ۹۹.۱ درصد.نتایج این پژوهش چارچوبی عملی و کاربردی برای پیاده سازی میکروگریدهای هوشمند نسل آینده ارائه می دهد که می تواند در تحقق اهداف انرژی پایدار و کاهش اثرات زیست محیطی نقش موثری ایفا کند.

کلیدواژه ها:

میکروگرید ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، بهینه سازی انرژی ، شبکه هوشمند ، انرژی تجدیدپذیر