Artificial Intelligence for Smarter Power Systems: Fuzzy Logic and Neural Networks
Die dringende Notwendigkeit, die Kohlenstoffemissionen zu verringern, führt zu einer zunehmenden Nutzung von Strom aus erneuerbaren Energiequellen, insbesondere aus Windkraft und Photovoltaik. Der intermittierende Charakter dieser Stromquellen stellt jedoch eine Herausforderung für die Stromsysteme dar, die eine hohe und gleichbleibende Stromqualität gewährleisten müssen. In Zukunft müssen die Stromsysteme auch in der Lage sein, auf Laständerungen zu reagieren, zum Beispiel durch das Laden von Elektrofahrzeugen. Weder die Erzeugung noch die Laständerungen können genau vorhergesagt werden, so dass eine gewisse Unsicherheit oder Unschärfe besteht. Eine Möglichkeit, diese Herausforderungen zu meistern, ist der Einsatz einer Art künstlicher Intelligenz - Fuzzy-Logik.
Bei der Fuzzy-Logik werden Variablen verwendet, die eine beliebige reale Zahl zwischen 0 und 1 sein können, anstatt entweder 0 oder 1. Sie hat offensichtliche Vorteile, wenn sie zur Optimierung alternativer und erneuerbarer Energiesysteme eingesetzt wird. Der parametrische Fuzzy-Algorithmus ist von Natur aus anpassungsfähig, da die Koeffizienten je nach Bedarf und Datenverfügbarkeit geändert werden können.
Dieses Buch konzentriert sich auf die Verwendung von Fuzzy-Logik und neuronalen Netzen zur Steuerung von Stromnetzen und deren Anpassung an sich ändernde Anforderungen. Die Kapitel behandeln Fuzzy-Inferenz, auf Fuzzy-Logik basierende Steuerung, neuronale Netze mit Rückkopplung und Vorwärtskopplung, konkurrierende und assoziierte neuronale Netze sowie Anwendungen von Fuzzy-Logik, Deep Learning und Big Data in der Leistungselektronik und in Systemen.
| ISBN: | 9781839530005 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
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