مدیریت هوشمند انرژی در کارخانه های تولید لوازم برقی ساختمانی با استفاده از اینترنت اشیاء و شبکه های LSTM

در سال های اخیر، با رشد فناوری اینترنت اشیاء (IoT) و هوش مصنوعی، استفاده از روش های هوشمند برای بهینه سازی مصرف انرژی در صنایع تولیدی، به ویژه در حوزه تولید لوازم برقی ساختمانی، به یک ضرورت تبدیل شده است. تحقیقات متعددی به بهره گیری از شبکه های عصبی حافظه بلندمدت (LSTM) در ترکیب با IoT برای پیش بینی و مدیریت مصرف انرژی پرداخته اند. این روش ها با جمع آوری داده های بلادرنگ از حسگرهای متصل به خطوط تولید، امکان شناسایی الگوهای مصرف، تشخیص رفتارهای غیرعادی و پیش بینی نیازهای آینده را فراهم می سازند. استفاده از مدل های LSTM به دلیل توانایی در یادگیری روابط زمانی پیچیده، موجب افزایش دقت در پیش بینی و تصمیم گیری بهینه شده است. در بسیاری از مطالعات، چارچوب هایی طراحی شده اند که با تحلیل داده های مصرف انرژی، نگهداری پیش بینانه از تجهیزات، کنترل تطبیقی بار انرژی و زمان بندی بهینه فرآیندها، منجر به کاهش چشمگیر اتلاف انرژی و هزینه های عملیاتی شده اند. همچنین، تلفیق IoT با یادگیری ماشین، امکان خودکارسازی تصمیم گیری ها را در محیط های صنعتی فراهم کرده و نقش بسزایی در حرکت به سوی کارخانه های سبز و پایدار ایفا کرده است. این چکیده تصویری جامع از پژوهش های اخیر در زمینه بهره گیری از LSTM و IoT در مدیریت هوشمند انرژی ارائه می دهد و می تواند مبنایی برای تحقیقات آینده در این حوزه باشد.

کلیدواژه ها:

اینترنت اشیا ، صرفه جویی انرژی ، بهینه سازی مصرف انرژی ، شبکه عصبی بازگشتی ، یادگیری عمیق