.png){kind=icon}
返回
Optimizing Energy Efficiency in Smart Grids Using Machine Learning Algorithms: A Case Study in Electrical Engineering
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.70470/shifra/2024/006.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
随着可再生能源源的整合，对电力日益增长的需求促使智能电网迫切需要提高能源效率。传统的单向供电电网和处于中间环节的产业在适应波动性可再生能源和增加的需求消费方面面临困境。为应对这一挑战，本研究探索使用机器学习（ML）算法作为提高能源效率的解决方案，并提出了一种数据驱动的方法来应对现代智能电网面临的挑战。同时，对算法的有效性进行了检验。具体而言，本研究旨在：（1）调查ML模型如何改善电力输送并减少电力消耗；（2）在性能测试中，比较回归、聚类和神经网络等ML算法在准确性、响应性等关键指标上的差异；（3）解决智能网络中ML应用的实际挑战，例如数据质量和计算需求。为达成这些目标，本研究旨在为希望采用ML解决方案以实现可持续能源利用的实践者和研究人员提供可行的见解。本研究结果表明，ML算法显著提高了智能电网的能源消耗效率。通过预测建模和优化，ML模型实现了能源效率提升15%、峰值需求降低25%以及年度成本节约约20万美元。此外，基于ML驱动的预测性维护实现了潜在电网问题的早期检测，减少了停机时间、技术损耗并使其得到降低。这些发现突显了ML在应对当今复杂能源系统方面的潜力，提供了支持可再生能源源整合与供电的强大、可扩展且高效的解决方案，从而推动了可持续规划目标的进展。
期刊
暂无期刊信息
机构
暂无机构信息
引用论文
暂无论文信息