دانلود ترجمه مقاله مدیریت انرژی در ریزشبکه DC با یادگیری ماشین

1. مقدمه 2. الگوریتم های یادگیری ماشین 3. روش تحقیق 4. نتایج و بحث و بررسی 5. نتیجه گیری

چکیده – اتصال منابع انرژی تجدیدپذیر مانند انرژی های خورشیدی و بادی به ریزشبکه می تواند مجموعه ای از مزایا شامل کاهش هزینه های توسعه خطوط انتقال، بهبود کیفیت توان و کاهش هزینه های کلی را فراهم کند. با این حال، تلفیق این منابع انرژی در ریزشبکه ها ممکن است بخاطر ماهیت غیرقابل پیش بینی شان، چالش برانگیز باشد. برای پرداختن به این چالش، از تحلیل سری زمانی استفاده می شود تا الگوها و روندها در داده های گذشته شناسایی شوند تا علت های اصلی تغییرات در تقاضا و تامین انرژی درک گردند. این اطلاعات را می توان برای پیش بینی تقاضای انرژی در آینده و همچنین برای کمک به بهینه سازی ریزشبکه، مورد استفاده قرار داد. قدرت واحد خورشیدی یا بادی با استفاده از ماشین بردار پشتیبانی تک دسته ای پیش بینی شده و یک جزء برنامه ریزی با استفاده از یک روش ابتکاری برای تولید توان بهینه، پیاده سازی می شود. این چارچوب ابتکاری، دقت الگوریتم یادگیری ماشین را بهبود می بخشد. بنابراین، این سیستم به طور موثر به رفع چالش های مدیریت ریزشبکه ناشی از منابع انرژی تجدیدپذیر، مانند ماهیت غیرقابل پیش بینی باد و تاثیر توان خورشیدی بر پروفایل های ولتاژ و پاسخ فرکانسی، می پردازد.

Integrating renewable energy sources, such as wind and solar, into microgrid operations can offer a range of benefits, including reduced transmission expansion costs, improved power quality, and lower costs. However, integrating these energy sources into microgrid operations can be challenging due to their unpredictable nature. To address this challenge, time series analysis is used to identify patterns and trends in past data to understand the underlying causes of changes in energy demand and supply. This information can be used to forecast future energy demand, supply and also help to optimise the operation of the microgrid. The power of solar or wind unit is forecasted using a one-class support vector machine, and a scheduling component is implemented using a heuristic method for optimal power production. This heuristic framework improves the accuracy of the machine learning algorithm. Hence, the system effectively addresses the challenges of managing microgrid challenges due to renewable energy sources, such as wind’s unpredictable nature and solar power’s impact on voltage profiles and frequency response.

ترجمه این مقاله در 15 صفحه آماده شده و در ادامه نیز صفحه 7 آن به عنوان نمونه قرار داده شده است که با خرید این محصول می توانید، فایل WORD و PDF آن را دریافت نمایید.