دانلود ترجمه مقاله کاربردهای اینترنت اشیا برای مدیریت انرژی در ساختمان ها با هوش مصنوعی

1. مقدمه 2. مواد و روش‌ها 3. نتایج 4. بحث و بررسی 5. نتیجه‌گیری

چکیده – کاربردهای اینترنت اشیا (IoT) برای مدیریت انرژی ساختمان‌ها، که با هوش مصنوعی (AI) تقویت شده‌اند، این پتانسیل را دارند که نحوه مصرف، نظارت و بهینه‌سازی انرژی را، به‌ویژه در سیستم‌های انرژی پراکنده، متحول کنند. با استفاده از حسگرهای IoT و کنتورهای هوشمند، ساختمان‌ها می‌توانند داده‌های بی‌درنگ در مورد الگوهای مصرف انرژی، میزان اشغال، دما و شرایط نور را جمع‌آوری کنند. سپس الگوریتم‌های هوش مصنوعی این داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا ناکارآمدی‌ها را شناسایی، تقاضای انرژی را پیش‌بینی و پیشنهادات یا تنظیمات خودکار را برای بهینه‌سازی مصرف انرژی ارائه دهند. ادغام منابع انرژی تجدیدپذیر، مانند پنل‌های خورشیدی و توربین‌های بادی، در سیستم‌های توزیع‌شده از نظارت مبتنی بر IoT برای اطمینان از حداکثر کارایی در تولید و استفاده از انرژی استفاده می‌کند. این سیستم‌ها همچنین قیمت‌گذاری پویای انرژی و تعادل بار را امکان‌پذیر می‌سازند و به ساختمان‌ها اجازه می‌دهند با ذخیره یا فروش انرژی اضافی، در شبکه‌های هوشمند شرکت کنند. نگهداری پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی تضمین می‌کند که سیستم‌های انرژی تجدیدپذیر، مانند اینورترها و باتری‌ها، به طور کارآمد عمل می‌کنند و زمان خرابی را به حداقل می‌رسانند. مطالعات موردی نشان می‌دهند که چگونه IoT و AI با کاهش مصرف انرژی و ردپای کربنی در ساختمان‌های مسکونی، تجاری و صنعتی، توسعه پایدار را هدایت می‌کنند. بلاک چین و IoT می‌توانند امنیت تراکنش‌ها و داده‌ها را در سیستم‌های توزیع‌شده افزایش دهند و اعتماد، پایداری و مقیاس‌پذیری را بهبود بخشند. ترکیب IoT، AI و منابع انرژی تجدیدپذیر در راستای روندهای جهانی انرژی قرار دارد و سیستم‌های انرژی غیرمتمرکز و سبزتر را ترویج می‌کند. مطالعه موردی تأکید می‌کند که اتخاذ IoT و AI برای مدیریت انرژی نه تنها مزایای زیست محیطی، بلکه مزایای اقتصادی، مانند صرفه‌جویی در هزینه‌ها و استقلال انرژی را نیز ارائه می‌دهد. بهترین دقت به‌دست‌آمده 0.8179 (RMSE 0.01) بود. رتبه‌بندی کلی اثربخشی 9/10 بود. بنابراین، راهکارهای IoT مبتنی بر هوش مصنوعی یک رویکرد امکان‌پذیر، مقرون‌به‌صرفه و پایدار برای مدیریت انرژی در دفاتر هستند.

IoT applications for building energy management, enhanced by artificial intelligence (AI), have the potential to transform how energy is consumed, monitored, and optimized, especially in distributed energy systems. By using IoT sensors and smart meters, buildings can collect real-time data on energy usage patterns, occupancy, temperature, and lighting conditions.AI algorithms then analyze this data to identify inefficiencies, predict energy demand, and suggest or automate adjustments to optimize energy use. Integrating renewable energy sources, such as solar panels and wind turbines, into distributed systems uses IoT-based monitoring to ensure maximum efficiency in energy generation and use. These systems also enable dynamic energy pricing and load balancing, allowing buildings to participate in smart grids by storing or selling excess energy.AI-based predictive maintenance ensures that renewable energy systems, such as inverters and batteries, operate efficiently, minimizing downtime. The case studies show how IoT and AI are driving sustainable development by reducing energy consumption and carbon footprints in residential, commercial, and industrial buildings. Blockchain and IoT can further secure transactions and data in distributed systems, increasing trust, sustainability, and scalability. The combination of IoT, AI, and renewable energy sources is in line with global energy trends, promoting decentralized and greener energy systems. The case study highlights that adopting IoT and AI for energy management offers not only environmental benefits but also economic benefits, such as cost savings and energy independence. The best achieved accuracy was 0.8179 (RMSE 0.01). The overall effectiveness rating was 9/10; thus, AI-based IoT solutions are a feasible, cost-effective, and sustainable approach to office energy management.