Intelligenza artificiale per sistemi energetici più intelligenti: Logica fuzzy e reti neurali

Titolo originale:

Artificial Intelligence for Smarter Power Systems: Fuzzy Logic and Neural Networks

Contenuto del libro:

L'urgente necessità di ridurre le emissioni di anidride carbonica sta portando a un crescente utilizzo di energia elettrica rinnovabile, in particolare da fonte eolica e fotovoltaica. Tuttavia, la natura intermittente di queste fonti di energia rappresenta una sfida per i sistemi di alimentazione, che devono garantire una qualità dell'energia elevata e costante. In futuro, i sistemi elettrici dovranno anche essere in grado di rispondere alle variazioni di carico, ad esempio alla ricarica dei veicoli elettrici. Né la produzione né le variazioni di carico possono essere previste con precisione, per cui esiste un certo grado di incertezza. Un modo per affrontare queste sfide è utilizzare una sorta di intelligenza artificiale, la logica fuzzy.

La logica fuzzy utilizza variabili che possono essere qualsiasi numero reale compreso tra 0 e 1, piuttosto che 0 o 1. Presenta evidenti vantaggi quando viene utilizzata per l'ottimizzazione di sistemi di energia alternativa e rinnovabile. L'algoritmo parametrico fuzzy è intrinsecamente adattivo, poiché i coefficienti possono essere modificati in base ai requisiti e alla disponibilità dei dati.

Questo libro si concentra sull'uso della logica fuzzy e delle reti neurali per controllare le reti elettriche e adattarle ai cambiamenti dei requisiti. I capitoli trattano l'inferenza fuzzy, il controllo basato sulla logica fuzzy, le reti neurali a feedback e a feedforward, le reti neurali competitive e associate e le applicazioni della logica fuzzy, del deep learning e dei big data nell'elettronica e nei sistemi di potenza.