Strom für die Zukunft: Intelligente DC-Spannungssteuerung mit maschinellem Lernen

Die Anwendung von Techniken der sozialen kstlichen Intelligenz (KI) scheint eine wirklich praktikable L飉ung zu schaffen, die die Verwaltung und den Betrieb von Mikro-Mikronetzen in potenziellen kftigen Smart-Grid-Netzen verbessern wird. Das prim酺e Ziel des vorgeschlagenen Systems ist es, erneuerbare Energien bei Schwankungen zu regulieren, um eine gleichm?ige Stromversorgung zu gew鄣rleisten. Daher erwachen wir kontinuierlich die Stromerzeugung der Solarpanels und die Lastnutzung und senden diese Werte an ein maschinelles Lernmodell, um den Schaltzustand des Regelkreises zu kategorisieren. In dem vorgeschlagenen System absorbiert das Solarpanel die Sonnenenergie zu den Spitzenzeiten der Sonne. Wenn die gemessenen Spannungen er einem bestimmten festen Wert liegen, wird die Spannung an die Last geliefert. Liegt die vom Solarpanel gelieferte Spannung unter dem festgelegten Wert, reicht sie nicht aus, um an die Last geliefert zu werden. Hier spielt die Einbeziehung des maschinellen Lernens eine wichtige Rolle. Der Strommangel wird durch maschinelles Lernen erkannt. Dann wird die Spannung f die Last vom SMPS bereitgestellt. Der KNN-Algorithmus verft er eine Reihe von vordefinierten Daten, die bei Tests gesammelt wurden und die f die Bereitstellung der Spannung f die Last herangezogen werden...