Hur neuro-fuzzy system och optimeringstekniker används inom energihantering och funktionselektionsproblem

Fuzzy inference-system (FIS) har visat sig vara användbara inom många tekniska områden, särskilt när det gäller att hantera osäkerheter och otydligheter som ofta förekommer i verkliga världens tillämpningar. Ett exempel på sådan användning är inom energihantering, där olika former av mikrogrid-system integrerar förnybara energikällor med traditionell fossil energi. Eftersom dessa förnybara energikällor är känsliga för variationer i frekvenser och amplituder, är användningen av traditionella PID-regulatorer inte tillräcklig för att säkerställa effektiv drift. För att övervinna dessa utmaningar används mer avancerade tekniker, som neuro-fuzzy system, för att finjustera PID-regulatorer och optimera systemets prestanda.

En av de viktigaste aspekterna av denna typ av optimering är användningen av artificiella neuronnätverk (ANN) för att bearbeta tidigare insamlad data. Genom att träna dessa nätverk kan systemet lära sig att förutsäga och justera för förändringar i miljöförhållandena, vilket gör det möjligt att uppnå stabilare och mer effektiva energiflöden i mikrogrid-system. ANFIS, en hybrid av ANN och fuzzy logic, är en särskilt populär metod för att skapa sådana system.

ANFIS-modellen använder en inferensmekanism baserad på "om-då"-logik och består av flera lager som liknar de som används i ett neuronnätverk. I det första lagret matas indata in, medan det andra lagret används för fuzzifiering – en process där värden omvandlas till fuzzy uppsättningar för vidare behandling. I det tredje lagret definieras regelbasen som styr systemet. Detta lager använder de fuzzifierade värdena för att fatta beslut baserat på de "om-då"-regler som är definierade i systemet.

De kommande lagren i ANFIS-systemet ansvarar för de-fuzzifiering, där fuzzifierade resultat konverteras tillbaka till numeriska värden som kan användas i praktiken. Eftersom ANFIS är själv-lärande, kan den kontinuerligt anpassa sig efter nya data och förändringar i systemets dynamik. För mikrogrid-system betyder detta att både energiöverföring och -lagring kan optimeras i realtid för att möta både förnybara och traditionella energikällors behov.

Utöver dessa tekniker har också metoder som Partikel-svärmoptimering (PSO) och genetiska algoritmer (GA) visat sig vara användbara för att optimera hyperparametrar i sådana system. Dessa bio-inspirerade algoritmer kan användas för att hitta de bästa parametrarna som gör att neuro-fuzzy system fungerar mer effektivt. PSO och GA tillämpas också i andra tekniska områden som aktiemarknadsförutsägelser, där de används för att optimera parametrar i tekniska indikatorer för att undvika problem med överanpassning.

Ett av de mest intressanta och effektiva sätten att använda dessa optimeringstekniker är i kombination med ANFIS för att skapa intelligenta energihanteringssystem för mikrogrids. Här används bio-inspirerade algoritmer som DPSO (diskret partikel-svärmoptimering) för att träna ANFIS och justera dess parametrar. Denna hybridisering möjliggör en mer robust och flexibel hantering av förnybar energi genom att ta hänsyn till alla variabler som påverkar systemets prestanda.

För att förstå den verkliga effekten av dessa metoder är det avgörande att också ta hänsyn till de olika typerna av medlemsfunktionsfunktioner som används i fuzzy-system. Triangulära, trapezoidala och Gaussiska funktioner är vanliga alternativ för att omvandla fuzzy värden till precisa resultat. Av dessa har den trapezoidala funktionen visat sig vara särskilt effektiv när den används i kombination med backpropagation och hybrida träningsmetoder.

Vid tillämpningar som landslidesprediktion eller marknadsförutsägelser kan ytterligare optimeringsmetoder som genetiska algoritmer eller differential evolution (DE) algoritmer användas för att välja de mest relevanta funktionerna för en given uppgift. För vissa typer av data har även enklare metoder, som aritmetisk optimering, visat sig vara effektiva, vilket innebär att olika optimeringstekniker kan vara mer lämpliga beroende på datasetets specifika egenskaper.

I sammanhang där man arbetar med system som har högt antal variabler eller osäkra data, är neuro-fuzzy metoder som ANFIS särskilt användbara eftersom de erbjuder en flexibel och effektiv lösning för att hantera komplexa och dynamiska miljöer. När dessa metoder kombineras med bio-inspirerade algoritmer, får vi ett kraftfullt verktyg för att optimera både funktioner och parametrar i ett brett spektrum av tillämpningar.

Hur optimering av värme- och kraftdistributionsproblem kan förbättras med QWOA

Den ekonomiska fördelningen av värme och kraft (CHPED) innebär att optimera resursanvändning och kostnader för system som kombinerar både värme- och elproduktion. För att lösa detta problem effektivt används olika algoritmer, däribland den Quasi Whale Optimization Algorithm (QWOA), som har visat sig vara särskilt lovande för att hitta optimala lösningar under realistiska driftsförhållanden. Här går vi igenom de huvudsakliga stegen i WOA som används för att lösa CHPED-problemet, samt ger en översikt av de simulerade resultaten och deras betydelse för effektiviteten.

De första stegen i WOA handlar om att slumpmässigt sätta den aktiva kraften och värmeproduktionen för kraftvärmeenheterna, och säkerställa att alla enheter är inom sina initiala maximi- och minimivärden. I det andra steget kontrolleras det om dessa enheter kan generera tillräckligt med kraft och värme enligt de definierade gränserna. Om någon av dessa är otillräcklig, genereras ett nytt möjligt resultat. Vidare, i tredje steget, beaktas de förbjudna driftszonerna, där värme- och kraftenheter kan verka inom vissa specificerade gränser.

När lösningarna är sorterade enligt deras anpassningsvärde (fitness), tas några av de bästa alternativen fram som elitlösningar. Därefter, i det sjunde steget, används WOA:s jakttekniker för att optimera icke-elitlösningarna genom att de "jagar" efter den optimala lösningen, där det bästa resultatet hittar sitt mål. Efter att dessa jaktstrategier har applicerats, utvärderas den optimala lösningen.

Slutligen, när alla iterationer är avslutade, går systemet vidare till den slutliga optimala lösningen. Om en lösning inte har uppnåtts, återupptas processen från steg sju för att hitta en bättre lösning.

Simuleringarna som genomfördes för att testa denna algoritm använder tre olika testsystem, varav resultaten är imponerande i sin effektivitet och hastighet. WOA-algoritmen presterar bättre än många andra metoder, som CPSO, TVAC-PSO, TLBO och GSO, både vad gäller lösningens ekonomi och den beräknade tiden. I testsystem 1, med en total kapacitet på sju enheter, var resultatet för den föreslagna WOA-algoritmen en avsevärd minskning av driftkostnaden och dessutom en betydande minskning av beräkningstiden. Specifikt visade simuleringarna att WOA-algoritmen, vid ett befolkningsantal om 50, gav de bästa resultaten med en mycket kortare beräkningstid än de andra metoderna.

För att bättre förstå hur dessa resultat är applicerbara, måste man beakta betydelsen av den så kallade "förbjudna zonen". Denna term syftar på de områden där systemets enheter inte kan verka utan att riskera överskrida sina gränsvärden för säker drift. Algoritmens förmåga att undvika eller hantera dessa förbjudna zoner är en av de faktorer som gör WOA särskilt kraftfull i praktiska tillämpningar.

Det är också viktigt att förstå att den föreslagna WOA-metoden inte bara är snabb och kostnadseffektiv, utan också mycket stabil. I simuleringarna, efter 60 iterationer, uppnåddes en lösning som låg inom 0,02 % av det bästa resultatet, vilket bekräftar att WOA ger stabila och tillförlitliga resultat. Detta gör WOA till en lovande kandidat för tillämpning inom energisystem som kräver exakt och effektiv ekonomisk fördelning av både värme och kraft.

Hur påverkar klimatförändringar och bilindustriens utveckling framtidens energilösningar?

Denna utveckling har lett till ökade ansträngningar för att minska transportsektorns negativa miljöpåverkan, vilket är en central del i arbetet för att uppnå de globala klimatmålen. En av de mest lovande lösningarna för att åstadkomma denna förändring är elektriska fordon (EV) och deras integration i framtidens energi- och transportsystem. Elektriska fordon representerar inte bara en lösning för att minska utsläppen från vägtransporter, utan de kan också fungera som en del i det övergripande nätet av förnybar energi.

En viktig aspekt som bör beaktas är den grundläggande strukturen i dessa fordon, särskilt när de används i tävlingssammanhang där effektivitet och aerodynamik är avgörande. En typisk konstruktion för tävlingsbilar, såsom formelbilsliknande design, innebär att fordonen är byggda enligt standardiserade ingenjörspraxis. Dessa bilar har fyra hjul, ett öppet chassi och en rullbur som skyddar föraren. För att säkerställa säkerheten i händelse av kollisioner har fordonen en speciell framstruktur och en hoop-struktur som skyddar förarens fötter och huvud vid frontala kollisioner.

Vid utvecklingen av elektriska tävlingsbilar, som ofta kräver avancerad prestanda och lång räckvidd, tas flera faktorer i beaktande: Förutom batterikapaciteten måste fordonets design och struktur beakta alla säkerhetsaspekter, inklusive hantering av potentiella kollisioner, termisk hantering av batterier och integrationen av elektriska system i bilens chassi. En effektiv värmehantering och optimerad energiförbrukning blir avgörande, särskilt i tävlingsmiljöer där prestanda är direkt kopplat till hur väl fordonet hanterar både mekanisk och elektrisk energi.

Det är också viktigt att förstå att en av de största tekniska utmaningarna för elbilar idag är den ekonomiska fördelningen av energi. Ekonomisk energiutnyttjande i el- och värmesystem är en central fråga i den framtida utvecklingen av smarta elnät och elfordon. Den så kallade "Combined Heat and Power Economic Dispatch" (CHPED) är en process som handlar om att optimera användningen av energi inom ett system som producerar både elektricitet och värme. Effektiv ekonomisk energiutnyttjande är avgörande för att minska de totala kostnaderna och för att säkerställa att energiresurser används på ett hållbart sätt. Flera avancerade algoritmer och optimeringstekniker används för att lösa detta problem, inklusive genetiska algoritmer, partikel-svärmoptimering och andra naturinspirerade metoder.

Det är också värt att notera att elfordon och dess integration i energisystemen kan spela en central roll i omställningen mot ett mer hållbart energisamhälle. Förutom att reducera utsläpp från transportsektorn, kan elektriska bilar fungera som mobila energilager som kan stödja elnätet genom att lagra och återföra elektricitet vid behov. Detta kräver en omfattande samordning mellan transportsektorn, energiproduktion och nätinfrastruktur.

För framtida lösningar är det viktigt att förstå den komplexa dynamiken mellan teknik, ekonomi och miljö i utformningen av hållbara energilösningar. Det handlar inte bara om att utveckla nya batteriteknologier eller förbättra fordonens effektivitet, utan även om att skapa en helhetssyn på hur energi produceras, lagras och distribueras inom samhället. Energisystemen måste bli mer flexibla, effektiva och hållbara för att klara av framtidens krav på både miljömässig och ekonomisk hållbarhet.