مدیریت هوشمند مصرف برق با رویکرد روانی–فیزیولوژیک انسان

افزایش مستمر تقاضای انرژی الکتریکی و تشدید ناترازی میان تولید و مصرف، به ویژه در ساعات اوج بار، یکی از چالش های اساسی بهره برداری پایدار از شبکه های قدرت محسوب می شود. راهکارهای متداول مدیریت بار عمدتا بر توسعه ظرفیت تولید، کنترل های دستوری و زیرساخت های سخت افزاری متکی بوده و در بسیاری از موارد با محدودیت های اقتصادی، اجتماعی و اجرایی مواجه هستند. در این پژوهش، یک سامانه هوشمند نوآورانه با عنوان «سایکوفا» مبتنی بر بازخورد روانی–فیزیولوژیک انسانی برای بهینه سازی مصرف برق و مدیریت پیک بار ارائه شده است. ساختار پیشنهادی با تلفیق مفاهیم هوش مصنوعی، روان شناسی محیطی، اقتصاد رفتاری و فناوری بایوفیدبک، مصرف کننده را از یک عنصر منفعل به یک عامل فعال و آگاه در فرآیند مدیریت انرژی تبدیل می کند. در این سامانه، داده های مصرف برق به صورت تجمیعی و ناشناس جمع آوری شده و پس از تحلیل و پیش بینی بار توسط الگوریتم های هوشمند، بازخوردهای چندرسانه ای شامل پیام های متنی، هشدارهای صوتی و نمایشگرهای بصری به کاربران ارائه می شود. هدف اصلی این بازخوردها، ایجاد انگیزه و تغییر داوطلبانه رفتار مصرفی بدون اعمال محدودیت های اجباری است. نتایج پیش بینی شده نشان می دهد که اجرای گسترده این رویکرد می تواند کاهش ۱۵ تا ۲۰ درصدی مصرف در ساعات اوج بار را امکان پذیر ساخته و نقش موثری در کاهش فشار شبکه، کاهش نیاز به احداث ظرفیت های جدید تولید و بهبود شاخص های پایداری سیستم قدرت ایفا کند. سامانه پیشنهادی علاوه بر کاهش هزینه های اقتصادی و آثار زیست محیطی، قابلیت توسعه برای مدیریت سایر حامل های انرژی مانند آب و گاز را نیز داراست

کلیدواژه ها:

مدیریت پیک بار ، شبکه هوشمند برق ، هوش مصنوعی ، بایوفیدبک انسانی ، مدیریت پاسخگویی بار ، بهینه سازی مصرف انرژی