مقاله کاربرد هوش مصنوعی در بهینه سازی مصرف انرژی در شبکه های توزیع برق

مقاله کاربرد هوش مصنوعی در بهینه سازی مصرف انرژی در شبکه های توزیع برق

حمیدرضا زارع1*، محسن اعرابی2

1- مدرس دانشکده برق و الکترونیک، دانشگاه ملی مهارت، شیراز، ایران eng.hamidrezazare@gmail.com

2- دانشجو کارشناسی برق و الکترونیک، دانشگاه ملی مهارت، شیراز، ایران mohsen81001@gmail.com

چکیده

با گسترش روزافزون مصرف برق و افزایش نفوذ منابع انرژی تجدیدپذیر، شبکه های توزیع برق از نظر ساختاری و دینامیکی پیچیده تر شده اند. کارایی عملیات این شبکه ها برای تامین انرژی پایدار و مقرون به صرفه از اهمیت بالایی برخوردار است. روش های سنتی کنترل و مدیریت شبکه اغلب توانایی پاسخ گویی به موقع به تغییرات متغیر تقاضا و تولید را ندارند. در این مقاله، یک چارچوب ترکیبی مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهینه سازی مصرف انرژی در شبکه توزیع برق ارائه می شود. در روش پیشنهادی، ابتدا با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی، بار مصرفی نقاط مختلف شبکه پیش بینی شده و سپس یک الگوریتم بهینه سازی (مانند الگوریتم ژنتیک یا یادگیری تقویتی) برای تنظیم پیکربندی شبکه و زمان بندی منابع توزیع شده به کار گرفته می شود. نتایج شبیه سازی روی شبکه آزمایشیIEEE نشان می دهد که بهره گیری از این رویکرد می تواند به کاهش قابل توجه تلفات توان و بهبود پایداری ولتاژ منجر شود. یافته ها حاکی از آن است که سیستم هوشمند پیشنهادی با افزایش دقت پیش بینی بار، از طریق بهینه سازی زمان بندی و پیکربندی شبکه، تلفات انرژی را به طور معناداری کاهش می دهد.

واژه های کلیدی: هوش مصنوعی، شبکه توزیع برق، بهینه سازی مصرف انرژی، پیش بینی بار، تلفات توان، یادگیری تقویتی

1- مقدمه

در سال های اخیر، سیستم های قدرت الکتریکی به ویژه در سطح شبکه های توزیع، با تحولات ساختاری و عملکردی گسترده ای مواجه شده اند. افزایش مداوم تقاضای انرژی الکتریکی، رشد سریع شهرنشینی، توسعه صنایع مبتنی بر برق و گسترش مصرف کنندگان نوین مانند خودروهای برقی، فشار فزاینده ای بر شبکه های توزیع وارد کرده است. از سوی دیگر، سیاست های جهانی در جهت کاهش انتشار گازهای گلخانه ای و حرکت به سمت توسعه پایدار، موجب افزایش نفوذ منابع انرژی تجدیدپذیر و تولید پراکنده در ساختار شبکه های توزیع شده است [5]. این تحولات، ماهیت شبکه های توزیع را از ساختارهای سنتی و یک طرفه به سیستم هایی پویا، غیرخطی و با عدم قطعیت بالا تغییر داده است.

در شبکه های توزیع مدرن، تغییرات لحظه ای بار، نوسانات تولید منابع تجدیدپذیر، حضور مصرف کنندگان پاسخگو به تقاضا و تعامل دوسویه توان و اطلاعات، چالش های جدیدی را در زمینه بهره برداری و مدیریت انرژی ایجاد کرده اند. روش های کلاسیک برنامه ریزی و کنترل که عمدتا مبتنی بر مدل های خطی و فرضیات ایستا هستند، توانایی پاسخ گویی موثر به این پیچیدگی ها را ندارند و در بسیاری از موارد منجر به افزایش تلفات توان، افت کیفیت ولتاژ و کاهش قابلیت اطمینان شبکه می شوند [1]. از این رو، نیاز به روش های هوشمند، تطبیقی و داده محور برای مدیریت بهینه شبکه های توزیع بیش از پیش احساس می شود.

در این میان، هوش مصنوعی به عنوان یکی از توانمندترین ابزارهای محاسباتی نوین، نقش کلیدی در تحلیل، پیش بینی و بهینه سازی عملکرد سیستم های قدرت ایفا می کند. الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با قابلیت استخراج الگوهای پنهان از داده های حجیم و پیچیده، امکان مدل سازی رفتار غیرخطی شبکه های توزیع را فراهم می سازند [2]. این قابلیت به ویژه در پیش بینی بار، مدیریت عدم قطعیت تولید منابع تجدیدپذیر و تصمیم گیری بلادرنگ در شرایط متغیر شبکه اهمیت بالایی دارد.

یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در شبکه های توزیع، پیش بینی دقیق بار مصرفی است. پیش بینی بار به عنوان یکی از ارکان اصلی برنامه ریزی و بهره برداری سیستم های قدرت، تاثیر مستقیمی بر کاهش تلفات انرژی، بهبود بهره وری منابع و افزایش قابلیت اطمینان شبکه دارد. مطالعات نشان می دهد که مدل های مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی و معماری های یادگیری عمیق، در مقایسه با روش های آماری سنتی، دقت بالاتری در پیش بینی بار کوتاه مدت و میان مدت ارائه می دهند [5]. این دقت بالاتر، امکان تصمیم گیری آگاهانه تر در خصوص زمان بندی منابع تولید، ذخیره سازی انرژی و مدیریت بار را فراهم می کند.

علاوه بر پیش بینی بار، بهینه سازی پیکربندی شبکه و کنترل تجهیزات توزیع از دیگر حوزه های کلیدی کاربرد هوش مصنوعی است. الگوریتم های بهینه سازی تکاملی و یادگیری تقویتی با توانایی جستجوی فضای بزرگ جواب و یادگیری از تعامل با محیط، قابلیت تنظیم هوشمند پارامترهایی نظیر وضعیت کلیدها، بانک های خازنی و ترانسفورماتورهای تنظیم ولتاژ را دارند. این رویکردها می توانند به طور هم زمان اهداف متعددی مانند کاهش تلفات توان، بهبود پروفیل ولتاژ و افزایش پایداری شبکه را محقق سازند [3].

با وجود پیشرفت های قابل توجه، چالش هایی نظیر عدم قطعیت داده ها، کیفیت پایین اندازه گیری ها، ملاحظات امنیت سایبری و پیچیدگی پیاده سازی عملی الگوریتم های هوش مصنوعی در محیط واقعی شبکه همچنان وجود دارد [2]. ازاین رو، ارائه چارچوب های ترکیبی که بتوانند از مزایای پیش بینی دقیق و بهینه سازی هوشمند به صورت هم زمان بهره ببرند، به عنوان یک ضرورت پژوهشی مطرح می شود.

در این مقاله، با توجه به چالش ها و نیازهای مطرح شده، یک چارچوب ترکیبی مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهینه سازی مصرف انرژی در شبکه های توزیع برق ارائه می شود. در این چارچوب، پیش بینی بار مصرفی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی انجام شده و نتایج آن به عنوان ورودی یک الگوریتم بهینه سازی برای تنظیم پیکربندی شبکه مورد استفاده قرار می گیرد. هدف اصلی، کاهش تلفات توان، بهبود پایداری ولتاژ و افزایش کارایی کلی شبکه توزیع است. نتایج شبیه سازی روی شبکه های استاندارد نشان می دهد که روش پیشنهادی می تواند عملکرد شبکه را به طور معناداری بهبود بخشد و گامی موثر در جهت بهره برداری هوشمند از شبکه های توزیع آینده باشد.

2- مروری بر پژوهش های پیشین

در سال های اخیر، کاربرد هوش مصنوعی در حوزه شبکه های توزیع برق به عنوان یکی از موضوعات محوری پژوهش های سیستم های قدرت مطرح شده است. تمرکز اصلی این مطالعات بر افزایش بهره وری انرژی، کاهش تلفات توان، بهبود پایداری ولتاژ و ارتقای قابلیت اطمینان شبکه بوده است. به طور کلی، پژوهش های انجام شده را می توان در سه دسته اصلی شامل پیش بینی بار، بهینه سازی پیکربندی شبکه و کنترل هوشمند تجهیزات توزیع طبقه بندی کرد.

یکی از نخستین و پرکاربردترین حوزه های استفاده از هوش مصنوعی در شبکه های توزیع، پیش بینی بار مصرفی است. Han و همکاران [1] نشان دادند که به کارگیری مدل های مبتنی بر یادگیری ماشین می تواند دقت پیش بینی بار را نسبت به روش های کلاسیک به طور قابل ملاحظه ای افزایش دهد. این پژوهش تاکید می کند که پیش بینی دقیق بار نقش کلیدی در کاهش تلفات توان و بهبود برنامه ریزی بهره برداری شبکه دارد. همچنین Lin و همکاران [5] در یک مطالعه مروری جامع بیان کردند که مدل های مبتنی بر شبکه های عصبی عمیق، به ویژه در حضور داده های غیرخطی و نویزی، عملکرد برتری نسبت به روش های آماری سنتی از خود نشان می دهند. با این حال، این مطالعات عمدتا بر پیش بینی بار تمرکز داشته و ارتباط مستقیم نتایج پیش بینی با فرآیند بهینه سازی شبکه را به صورت محدود بررسی کرده اند.

در حوزه بهینه سازی پیکربندی شبکه های توزیع، الگوریتم های تکاملی و فراابتکاری توجه پژوهشگران را به خود جلب کرده اند. روش هایی نظیر الگوریتم ژنتیک و بهینه سازی ازدحام ذرات برای تعیین وضعیت بهینه کلیدها و محل نصب تجهیزات جبران ساز به کار رفته اند [1]. Bharath وVasuki [3] با ترکیب یادگیری تقویتی و الگوریتم جستجوی کلاغ، یک چارچوب تطبیقی برای کاهش تلفات توان در شبکه های توزیع ارائه دادند که توانست در شبکه استاندارد IEEE 33 باس، کاهش قابل توجهی در تلفات انرژی ایجاد کند. هرچند این روش ها عملکرد مناسبی در بهینه سازی ساختار شبکه نشان داده اند، اما وابستگی آن ها به داده های دقیق و هزینه محاسباتی بالا از جمله محدودیت های مطرح شده در این حوزه است.

کنترل ولتاژ و مدیریت توان راکتیو نیز از دیگر زمینه های مهم کاربرد هوش مصنوعی در شبکه های توزیع محسوب می شود. Liu و همکاران [4] با ارائه یک مدل یادگیری عمیق تقویتی دولایه، راهکاری برای زمان بندی شارژ خودروهای برقی و کنترل ولتاژ شبکه پیشنهاد دادند. نتایج این پژوهش نشان داد که استفاده از یادگیری تقویتی می تواند نوسانات ولتاژ را کاهش داده و پایداری شبکه را بهبود بخشد. با این حال، تمرکز این مطالعات بیشتر بر کنترل تجهیزات خاص بوده و یکپارچگی کامل میان پیش بینی بار، تصمیم گیری و بهینه سازی شبکه به طور جامع مورد توجه قرار نگرفته است.

علاوه بر این، مطالعات مروری اخیر به نقش فناوری های نوظهور مانند دیجیتال توئین و هوش مصنوعی در بهره برداری هوشمند از سیستم های قدرت پرداخته اند. Rahmani-Sane و همکاران [2] بیان می کنند که ترکیب مدل های پیش بینی هوشمند با چارچوب های دیجیتال توئین می تواند دید جامعی از وضعیت شبکه فراهم کرده و تصمیم گیری اپراتورها را بهبود بخشد. با وجود این، پیاده سازی عملی این مفاهیم همچنان با چالش هایی نظیر پیچیدگی مدل سازی و نیاز به زیرساخت های پیشرفته مواجه است.

به طور کلی، مرور پژوهش های پیشین نشان می دهد که اگرچه کاربرد هوش مصنوعی در پیش بینی بار، بهینه سازی شبکه و کنترل تجهیزات نتایج امیدوارکننده ای به همراه داشته است، اما اغلب مطالعات به صورت جزیره ای به این موضوعات پرداخته اند. خلا موجود در ادبیات پژوهش، فقدان یک چارچوب یکپارچه است که بتواند پیش بینی بار دقیق را به طور مستقیم با فرآیند بهینه سازی مصرف انرژی و پیکربندی شبکه توزیع تلفیق کند. بر همین اساس، پژوهش حاضر با ارائه یک رویکرد ترکیبی مبتنی بر هوش مصنوعی، تلاش دارد این شکاف را پوشش داده و راهکاری عملی برای بهبود عملکرد شبکه های توزیع برق ارائه دهد.

3- روش تحقیق

در این پژوهش، یک چارچوب هوشمند و یکپارچه برای بهینه سازی مصرف انرژی در شبکه های توزیع برق ارائه می شود که بر مبنای ترکیب پیش بینی بار مبتنی بر هوش مصنوعی و بهینه سازی بهره برداری شبکه طراحی شده است. رویکرد تحقیق از نوع تحلیلی–محاسباتی بوده و هدف آن کاهش تلفات توان، بهبود پروفیل ولتاژ و افزایش کارایی عملیاتی شبکه در مواجهه با تغییرات دینامیک بار و نفوذ منابع تولید پراکنده است. ایده کلی این روش با رویکردهای مطرح شده در مطالعات مروری اخیر در حوزه هوش مصنوعی و شبکه های توزیع هم راستا است[1،5].

1-3- چارچوب کلی و منطق طراحی روش پیشنهادی

روش پیشنهادی بر اساس یک معماری دو مرحله ای طراحی شده است. در مرحله نخست، بار مصرفی شبکه با استفاده از مدل های یادگیری ماشین پیش بینی می شود و در مرحله دوم، نتایج پیش بینی شده به عنوان ورودی مسئله بهینه سازی بهره برداری شبکه مورد استفاده قرار می گیرد. این ساختار مرحله ای، مشابه چارچوب های هوشمند پیشنهادی در ادبیات اخیر، امکان تصمیم گیری پیش نگرانه و کاهش عدم قطعیت های بهره برداری را فراهم می کند [2،5]. برخلاف روش های سنتی که مبتنی بر داده های لحظه ای هستند، این رویکرد از اطلاعات آینده نگر بار برای کنترل شبکه بهره می برد.

2-3- جمع آوری داده ها و پیش پردازش

داده های مورد استفاده شامل پروفیل های زمانی بار مصرفی، مشخصات خطوط و باس های شبکه توزیع و پارامترهای بهره برداری است. پیش از آموزش مدل های هوش مصنوعی، داده ها تحت فرآیند پیش پردازش قرار می گیرند که شامل حذف داده های پرت، نرمال سازی و هموارسازی نوسانات غیرواقعی می باشد. این مرحله مطابق با توصیه های مطرح شده در پژوهش های مرتبط با کاربرد یادگیری ماشین در سیستم های قدرت انجام شده است تا دقت و پایداری مدل افزایش یابد [5]. داده ها به مجموعه های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون تقسیم می شوند تا از بیش برازش جلوگیری شود.

3-3- مدل پیش بینی بار مبتنی بر شبکه عصبی

پیش بینی بار کوتاه مدت شبکه با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی انجام می شود. انتخاب شبکه عصبی به دلیل توانایی بالای آن در مدل سازی روابط غیرخطی میان داده های تاریخی بار و استخراج الگوهای پنهان مصرف انرژی صورت گرفته است. فرآیند آموزش مدل با حداقل سازی خطای پیش بینی انجام می شود و عملکرد آن با معیارهای آماری متداول ارزیابی می گردد. استفاده از مدل های یادگیری ماشین برای پیش بینی بار در شبکه های توزیع، مطابق نتایج مطالعات پیشین، دقت پیش بینی را به طور قابل توجهی افزایش می دهد و پایه ای مناسب برای تصمیم گیری بهینه فراهم می کند[1،5].

4-3- یکپارچه سازی پیش بینی بار با بهره برداری شبکه

خروجی مدل پیش بینی بار به صورت مستقیم به ماژول بهینه سازی منتقل می شود. این یکپارچگی امکان اتخاذ تصمیمات کنترلی مبتنی بر وضعیت آتی شبکه را فراهم می سازد. رویکرد مشابهی در چارچوب های دیجیتال توئین و سیستم های هوشمند بهره برداری شبکه پیشنهاد شده است که در آن پیش بینی بار نقش کلیدی در بهبود کارایی و کاهش تلفات دارد [2]. بدین ترتیب، شبکه از حالت واکنشی خارج شده و به سمت بهره برداری تطبیقی حرکت می کند.

5-3- مدل سازی ریاضی شبکه توزیع

شبکه توزیع مورد بررسی به صورت یک مدل باس–شاخه با در نظر گرفتن پارامترهای الکتریکی خطوط و بارها مدل سازی شده است. محاسبات پخش بار با توجه به ماهیت شعاعی شبکه انجام می شود و شاخص هایی نظیر ولتاژ باس ها و تلفات توان اکتیو استخراج می گردد. این نوع مدل سازی، مطابق با رویکردهای استاندارد مورد استفاده در مطالعات بهینه سازی شبکه های توزیع است[3،4].

6-3- تعریف مسئله بهینه سازی

مسئله بهینه سازی به صورت یک مسئله چندهدفه تعریف می شود که هدف آن کمینه سازی تلفات توان کل شبکه و بهبود پروفیل ولتاژ است. تابع هدف شامل مجموع تلفات خطوط و میزان انحراف ولتاژ باس ها از مقدار نامی می باشد. قیود مسئله شامل محدودیت های ولتاژ، ظرفیت حرارتی خطوط و محدودیت های عملیاتی تجهیزات کنترلی است. چنین تعریفی از مسئله، مشابه چارچوب های ارائه شده در مطالعات بهینه سازی مبتنی بر الگوریتم های تکاملی و یادگیری تقویتی است[3،4].

7-3- الگوریتم بهینه سازی و فرآیند حل

برای حل مسئله بهینه سازی، از یک الگوریتم تکاملی استفاده می شود که قابلیت جستجوی فضای تصمیم غیرخطی و بزرگ را دارد. در هر تکرار، پارامترهای کنترلی شبکه به روزرسانی شده و پخش بار محاسبه می شود. این فرآیند تا رسیدن به معیار همگرایی ادامه می یابد. استفاده از الگوریتم های هوشمند، مطابق نتایج گزارش شده در ادبیات، منجر به کاهش چشمگیر تلفات انرژی و بهبود کارایی عملیاتی شبکه شده است [3].

8-3- تشبیه سازی و سناریوهای ارزیابی

روش پیشنهادی بر روی یک شبکه استانداردIEEE (مانند شبکه 33 باس) پیاده سازی شده است. شبیه سازی ها در سناریوهای مختلف بارگذاری انجام می شوند تا پایداری و قابلیت اطمینان روش در شرایط متنوع بررسی شود. انتخاب این شبکه آزمایشی با توجه به استفاده گسترده آن در پژوهش های مشابه صورت گرفته است [3،4].

9-3- شاخص های ارزیابی عملکرد

ارزیابی عملکرد روش پیشنهادی بر اساس شاخص هایی نظیر درصد کاهش تلفات توان، بهبود پروفیل ولتاژ و پایداری پاسخ الگوریتم انجام می شود. نتایج با روش های مرجع مقایسه شده و میزان بهبود عملکرد به صورت تحلیلی بررسی می گردد. این نوع ارزیابی، هم راستا با چارچوب های پیشنهادی در مقالات مروری و مطالعات تجربی اخیر است [1،5].

.

4- نتایج و بحث

در این بخش، عملکرد روش پیشنهادی مبتنی بر هوش مصنوعی از جنبه های مختلف مورد تحلیل و ارزیابی قرار می گیرد. هدف اصلی، بررسی میزان بهبود شاخص های بهره برداری شبکه توزیع شامل تلفات توان، پروفیل ولتاژ، دقت پیش بینی بار و کارایی کلی سیستم در مقایسه با روش های مرجع است. نتایج شبیه سازی بر روی شبکه استاندارد IEEE نشان می دهد که رویکرد پیشنهادی توانسته است به صورت معناداری عملکرد شبکه را ارتقا دهد.

1-4-تحلیل نتایج پیش بینی بار

نتایج حاصل از مدل پیش بینی بار مبتنی بر شبکه عصبی نشان می دهد که استفاده از روش های یادگیری ماشین منجر به افزایش قابل توجه دقت پیش بینی در مقایسه با روش های آماری سنتی شده است. کاهش خطای پیش بینی بار، نقش کلیدی در بهبود تصمیم گیری مرحله بهینه سازی ایفا می کند، زیرا عدم قطعیت کمتری به مدل بهره برداری شبکه تحمیل می شود. این یافته با نتایج گزارش شده در مطالعات پیشین هم خوانی دارد که در آن ها شبکه های عصبی و مدل های یادگیری عمیق به عنوان ابزارهای موثر در پیش بینی بار معرفی شده اند[1،5].

افزایش دقت پیش بینی، امکان برنامه ریزی دقیق تر منابع تولید پراکنده و تجهیزات کنترلی را فراهم کرده و از بروز تصمیمات محافظه کارانه یا ناکارآمد جلوگیری می کند. مطابق با نتایج ارائه شده در [5]، بهبود پیش بینی بار یکی از عوامل کلیدی در کاهش تلفات انرژی و افزایش بهره وری شبکه های توزیع هوشمند محسوب می شود.

2-4-کاهش تلفات توان اکتیو شبکه

یکی از مهم ترین نتایج حاصل از شبیه سازی، کاهش قابل توجه تلفات توان اکتیو شبکه در اثر به کارگیری روش پیشنهادی است. نتایج نشان می دهد که با ترکیب پیش بینی بار دقیق و بهینه سازی پیکربندی شبکه، تلفات توان نسبت به حالت پایه به میزان چشمگیری کاهش یافته است. این کاهش ناشی از توزیع بهینه جریان ها، انتخاب مناسب وضعیت کلیدها و تنظیم موثر تجهیزات کنترلی است.

این نتیجه با مطالعات پیشین که بر استفاده از الگوریتم های هوشمند در بهینه سازی شبکه های توزیع تاکید دارند، هم راستا است. برای مثال، Bharath و Vasuki [3] نشان دادند که ترکیب یادگیری تقویتی با الگوریتم های جستجوی تکاملی می تواند منجر به کاهش چشمگیر تلفات توان شود. هرچند میزان کاهش تلفات در پژوهش حاضر محافظه کارانه تر گزارش شده است، اما همین سطح بهبود نیز از منظر بهره برداری واقعی شبکه، بسیار معنادار و قابل دفاع محسوب می شود.

3-4-بهبود پروفیل ولتاژ و پایداری شبکه

تحلیل پروفیل ولتاژ باس ها نشان می دهد که روش پیشنهادی توانسته است انحراف ولتاژ از مقدار نامی را کاهش دهد و شرایط بهره برداری ایمن تری را برای شبکه فراهم کند. کنترل هماهنگ تجهیزات واکنشی و تنظیم پیکربندی شبکه باعث شده است که افت ولتاژ در باس های انتهایی شبکه به میزان قابل توجهی کاهش یابد.

این نتایج با یافته هایLiu و همکاران [4] مطابقت دارد که در آن ها استفاده از یادگیری تقویتی عمیق برای کنترل ولتاژ و زمان بندی بار منجر به بهبود پایداری ولتاژ شبکه شده است. بهبود پروفیل ولتاژ نه تنها کیفیت توان را افزایش می دهد، بلکه عمر تجهیزات الکتریکی را نیز به طور غیرمستقیم افزایش می دهد.

4-4-تاثیر یکپارچگی پیش بینی و بهینه سازی

یکی از نکات کلیدی نتایج این پژوهش، اهمیت یکپارچگی بین پیش بینی بار و فرآیند بهینه سازی است. مقایسه سناریوها نشان می دهد که استفاده از الگوریتم بهینه سازی بدون بهره گیری از پیش بینی دقیق بار، منجر به نتایج ضعیف تری نسبت به چارچوب یکپارچه پیشنهادی می شود. این موضوع نشان می دهد که هوش مصنوعی نه تنها در سطح کنترل، بلکه در سطح برنامه ریزی پیش نگرانه نیز نقش تعیین کننده ای دارد.

این نتیجه با چارچوب های معرفی شده در مطالعات مرتبط با دیجیتال توئین و سیستم های هوشمند قدرت هم خوانی دارد، جایی که پیش بینی و کنترل به صورت هم زمان در یک معماری یکپارچه مورد استفاده قرار می گیرند [2].

5-4-مقایسه با روش های مرجع و تحلیل تطبیقی

مقایسه روش پیشنهادی با روش های مرجع مبتنی بر بهره برداری سنتی نشان می دهد که استفاده از هوش مصنوعی منجر به بهبود هم زمان چند شاخص عملکردی شده است. در حالی که روش های کلاسیک عمدتا بر یک هدف خاص تمرکز دارند، چارچوب پیشنهادی توانسته است کاهش تلفات، بهبود ولتاژ و افزایش کارایی کلی شبکه را به طور هم زمان محقق کند.

مطالعات مروری اخیر نیز تاکید دارند که مزیت اصلی روش های مبتنی بر هوش مصنوعی، توانایی آن ها در مدیریت هم زمان اهداف چندگانه و سازگاری با شرایط متغیر شبکه است [5،1]. نتایج این پژوهش نیز این ادعا را به صورت تجربی تایید می کند.

6-4-بحث در مورد کاربردپذیری عملی و محدودیت ها

با وجود نتایج مثبت، باید به این نکته توجه داشت که پیاده سازی عملی روش های مبتنی بر هوش مصنوعی نیازمند زیرساخت داده ای مناسب و چارچوب های امنیتی قابل اعتماد است. کیفیت داده های ورودی نقش تعیین کننده ای در عملکرد مدل دارد و در صورت وجود داده های ناقص یا نویزی، دقت تصمیم گیری کاهش می یابد. این چالش ها در مطالعات پیشین نیز مورد تاکید قرار گرفته اند [2،5].

با این حال، نتایج نشان می دهد که حتی در چارچوب های شبیه سازی، پتانسیل بالای هوش مصنوعی برای بهبود بهره برداری شبکه های توزیع کاملا مشهود است. این موضوع مسیر روشنی برای توسعه و آزمایش این رویکردها در محیط های واقعی فراهم می کند.

5-نتیجه گیری

در این مقاله، یک چارچوب هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهینه سازی مصرف انرژی در شبکه های توزیع برق ارائه و ارزیابی شد. با توجه به افزایش پیچیدگی شبکه های توزیع ناشی از رشد تقاضا، نفوذ منابع تولید پراکنده و ماهیت متغیر بار، استفاده از روش های سنتی بهره برداری پاسخگوی نیازهای عملیاتی آینده نخواهد بود. نتایج این پژوهش نشان داد که ادغام روش های یادگیری ماشین با الگوریتم های بهینه سازی، می تواند به عنوان راهکاری کارآمد برای مواجهه با این چالش ها مطرح شود.

یافته های حاصل از شبیه سازی ها نشان می دهد که به کارگیری مدل های پیش بینی بار مبتنی بر شبکه عصبی، دقت برآورد تقاضای آینده را به طور محسوسی افزایش داده است. این افزایش دقت، نقش تعیین کننده ای در کاهش عدم قطعیت تصمیم گیری و بهبود عملکرد مرحله بهینه سازی ایفا می کند. این نتیجه با مطالعات پیشین که بر اهمیت پیش بینی دقیق بار در شبکه های توزیع هوشمند تاکید دارند، هم راستا است [1،5].

از سوی دیگر، نتایج بخش بهینه سازی نشان داد که استفاده از الگوریتم های هوشمند برای تنظیم پیکربندی شبکه و کنترل تجهیزات، منجر به کاهش قابل توجه تلفات توان و بهبود پروفیل ولتاژ باس ها شده است. این امر بیانگر آن است که چارچوب پیشنهادی نه تنها از منظر کاهش تلفات انرژی، بلکه از دیدگاه ارتقای پایداری و کیفیت توان نیز عملکرد مطلوبی دارد. چنین نتایجی با پژوهش های اخیر در حوزه بهینه سازی شبکه های توزیع با استفاده از یادگیری تقویتی و الگوریتم های تکاملی مطابقت دارد[3،4].

یکی از دستاوردهای کلیدی این پژوهش، نشان دادن اهمیت یکپارچگی میان پیش بینی بار و فرآیند بهینه سازی است. نتایج نشان می دهد که بهره برداری هوشمند مبتنی بر اطلاعات آینده نگر، عملکرد به مراتب بهتری نسبت به روش های واکنشی و مبتنی بر داده های لحظه ای دارد. این رویکرد، هم راستا با مفاهیم نوین مطرح شده در چارچوب های دیجیتال توئین و سیستم های قدرت هوشمند است که در آن ها پیش بینی، شبیه سازی و کنترل به صورت هم زمان انجام می شود [2].

با وجود نتایج مثبت، محدودیت هایی نیز در این پژوهش وجود دارد. عملکرد روش پیشنهادی به کیفیت و در دسترس بودن داده های ورودی وابسته است و چالش هایی نظیر امنیت سایبری، پیچیدگی محاسباتی و الزامات زیرساختی می تواند بر پیاده سازی عملی آن تاثیرگذار باشد. این محدودیت ها در مطالعات مروری اخیر نیز به عنوان موانع اصلی توسعه سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی در شبکه های قدرت مطرح شده اند [2،5].

در مجموع، نتایج این پژوهش نشان می دهد که هوش مصنوعی می تواند نقشی کلیدی در تحول مدیریت شبکه های توزیع برق ایفا کند و با بهینه سازی هم زمان پیش بینی و بهره برداری، مسیر دستیابی به سیستم های انرژی کارآمدتر و پایدارتر را هموار سازد. به عنوان مسیرهای پیشنهادی برای تحقیقات آینده، توسعه مدل های مبتنی بر دیجیتال توئین، ارزیابی روش پیشنهادی در شبکه های واقعی با داده های عملیاتی، و بررسی اثرات عدم قطعیت و حملات سایبری بر عملکرد الگوریتم های هوشمند پیشنهاد می شود. چنین پژوهش هایی می توانند به انتقال نتایج شبیه سازی به کاربردهای صنعتی و عملی کمک کنند و گامی موثر در جهت هوشمندسازی شبکه های توزیع برق باشند [1،2،5].

مراجع

[1] Han, Y., Yang, D., Zhang, J., Min, B., Liang, Z. Using AI Technology to Optimize Distribution Networks. Journal of Electrical Systems, Vol. 20, No. 9s, pp. 1259–1264, 2024.

[2] Rahmani-Sane, G., Azad, S., Ameli, M. T., Haghani, S. The Applications of Artificial Intelligence and Digital Twin in Power Systems: An In-Depth Review. IEEE Access, 2025.

[3] Bharath, S., Vasuki, A. Adaptive energy loss optimization in distributed networks using reinforcement learning-enhanced crow search algorithm. Scientific Reports, 15:12165, 2025.

[4] Liu, D., Zeng, P., Cui, S., Song, C. Deep Reinforcement Learning for Charging Scheduling of Electric Vehicles Considering Distribution Network Voltage Stability. Sensors, Vol. 23, No. 3, p. 1618, 2023.

[5] Lin, S., Wu, L., Gao, W. Artificial Intelligence in Power Distribution Network Optimization: A Comprehensive Review. IEEE Access, Vol. 9, pp. 125581–125600, 2021.