Artificial Intelligence for Smarter Power Systems: Fuzzy Logic and Neural Networks
Pilna potrzeba ograniczenia emisji dwutlenku węgla prowadzi do rosnącego wykorzystania odnawialnej energii elektrycznej, w szczególności z wiatru i fotowoltaiki. Jednak nieregularny charakter tych źródeł energii stanowi wyzwanie dla systemów energetycznych, które muszą zapewnić wysoką i stałą jakość zasilania. W przyszłości systemy energetyczne muszą również być w stanie reagować na zmiany obciążenia, na przykład wynikające z ładowania pojazdów elektrycznych. Ani produkcji, ani zmian obciążenia nie można dokładnie przewidzieć, a zatem istnieje pewien stopień niepewności. Jednym ze sposobów sprostania tym wyzwaniom jest wykorzystanie pewnego rodzaju sztucznej inteligencji - logiki rozmytej.
Logika rozmyta wykorzystuje zmienne, które mogą być dowolną liczbą rzeczywistą z przedziału od 0 do 1, a nie 0 lub 1. Ma to oczywiste zalety w przypadku optymalizacji alternatywnych i odnawialnych systemów energetycznych. Parametryczny algorytm rozmyty jest z natury adaptacyjny, ponieważ współczynniki mogą być zmieniane w celu dostosowania do wymagań i dostępności danych.
Niniejsza książka koncentruje się na wykorzystaniu logiki rozmytej i sieci neuronowych do sterowania sieciami energetycznymi i dostosowywania ich do zmieniających się wymagań. Rozdziały obejmują wnioskowanie rozmyte, sterowanie oparte na logice rozmytej, sieci neuronowe ze sprzężeniem zwrotnym i wyprzedzającym, konkurencyjne i stowarzyszone sieci neuronowe oraz zastosowania logiki rozmytej, głębokiego uczenia się i dużych zbiorów danych w elektronice i systemach elektroenergetycznych.
