بهینه سازی هوشمند سیستم های برق قدرت با شبکه های عصبی و منطق فازی

سیستم های قدرت مدرن شبکه هایی پیچیده و پویا هستند که بهره برداری بهینه و پایدار از آن ها برای توسعه اقتصادی و اجتماعی حیاتی است. چالش هایی نظیر افزایش تقاضا، ادغام منابع انرژی تجدیدپذیر، عدم قطعیت ها و الزامات زیست محیطی، نیاز به روش های بهینه سازی پیشرفته را دوچندان کرده است. روش های بهینه سازی کلاسیک اغلب در مواجهه با ماهیت غیرخطی، ابعاد بزرگ و عدم قطعیت های ذاتی سیستم های قدرت با محدودیت هایی روبرو هستند. در دهه های اخیر، تکنیک های هوش محاسباتی، به ویژه شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) و منطق فازی (FL)، به عنوان ابزارهای قدرتمند برای مدل سازی، کنترل و بهینه سازی این سیستم ها ظهور کرده اند. شبکه های عصبی با قابلیت یادگیری از داده ها و تقریب توابع پیچیده، و منطق فازی با توانایی مدیریت عدم قطعیت و دانش انسانی، راه حل های امیدوارکننده ای ارائه می دهند. این مقاله به بررسی مروری کاربردهای شبکه های عصبی و منطق فازی (و سیستم های ترکیبی عصبی-فازی) در حوزه های کلیدی بهینه سازی سیستم های قدرت می پردازد. حوزه هایی مانند پیش بینی بار، بهره برداری بهینه اقتصادی (پخش بار اقتصادی و مشارکت واحدها)، کنترل و پایداری سیستم، پخش بار بهینه (OPF)، تشخیص خطا، و مدیریت انرژی با تمرکز بر منابع تجدیدپذیر مورد بحث قرار می گیرند. یافته های این مرور نشان می دهد که این تکنیک های هوشمند قابلیت های قابل توجهی در بهبود کارایی، قابلیت اطمینان و پایداری سیستم های قدرت از خود نشان داده اند و چشم انداز روشنی برای تحقیقات و کاربردهای آینده در این حوزه ترسیم می کنند.