PINN-DT: شبکه‌های عصبی فیزیک‌آگاه ترکیبی برای بهینه‌سازی انرژی هوشمند ساختمان

فهرست مطالب

1. مقدمه

یکپارچه‌سازی فناوری‌های شبکه هوشمند با روش‌های محاسباتی پیشرفته برای مقابله با بحران انرژی جهانی حیاتی است. ساختمان‌ها تقریباً ۳۰٪ از کل مصرف انرژی در ایالات متحده را به خود اختصاص می‌دهند که لوازم پرانرژی مانند ماشین‌های لباسشویی و کولر‌های گازی سهم عمده‌ای در این مصرف دارند. سیستم‌های سنتی مدیریت انرژی خانگی (HEMS) با محدودیت‌هایی در پیچیدگی محاسباتی و مدیریت عدم قطعیت‌ها در رفتار کاربر و تأمین انرژی مواجه هستند.

چارچوب پیشنهادی PINN-DT این چالش‌ها را از طریق یک رویکرد چندوجهی که یادگیری تقویتی عمیق (DRL)، شبکه‌های عصبی فیزیک‌آگاه (PINNs) و فناوری بلاک‌چین را ترکیب می‌کند، حل می‌نماید. این یکپارچه‌سازی بهینه‌سازی انرژی بلادرنگ را ممکن ساخته و در عین حال دقت مدل، قابلیت تفسیر و امنیت را در سراسر زیرساخت شبکه هوشمند تضمین می‌کند.

2. روش‌شناسی

2.1 شبکه‌های عصبی فیزیک‌آگاه (PINNs)

شبکه‌های عصبی فیزیک‌آگاه قوانین فیزیکی را مستقیماً در فرآیند آموزش شبکه عصبی گنجانده و اطمینان حاصل می‌کنند که پیش‌بینی‌ها از اصول فیزیکی بنیادی تبعیت می‌کنند. تابع زیان، عبارات مبتنی بر داده را با محدودیت‌های فیزیکی ترکیب می‌کند:

$\mathcal{L}_{total} = \mathcal{L}_{data} + \lambda \mathcal{L}_{physics}$

که در آن $\mathcal{L}_{data}$ نمایانگر زیان یادگیری نظارت‌شده سنتی و $\mathcal{L}_{physics}$ انسجام فیزیکی را از طریق معادلات دیفرانسیل با مشتقات جزئی حاکم بر بقای انرژی و انتقال حرارت اعمال می‌کند.

2.2 چارچوب دوقلوی دیجیتال

دوقلوی دیجیتال یک کپی مجازی از محیط فیزیکی ساختمان ایجاد می‌کند که به طور مداوم با داده‌های بلادرنگ از سنسورهای اینترنت اشیاء، کنتورهای هوشمند و مانیتورهای محیطی به‌روزرسانی می‌شود. این امر امکان‌پذیر می‌سازد:

• شبیه‌سازی و پیش‌بینی بلادرنگ
• آزمایش و بهینه‌سازی سناریو
• بهبود مداوم مدل
• تشخیص و عیب‌یابی ناهنجاری

2.3 یکپارچه‌سازی امنیت بلاک‌چین

فناوری بلاک‌چین با فراهم آوردن موارد زیر، ارتباط امن و شفاف در سراسر زیرساخت شبکه هوشمند را تضمین می‌کند:

• سوابق تراکنش تغییرناپذیر
• ذخیره‌سازی داده غیرمتمرکز
• ارتباط امن همتا به همتا
• ردیابی حسابرسی شفاف

3. پیاده‌سازی فنی

3.1 فرمول‌بندی ریاضی

مسئله بهینه‌سازی انرژی به عنوان یک مسئله کمینه‌سازی با قید فرمول‌بندی شده است:

$\min_{u(t)} \int_{0}^{T} [C(t) \cdot P(t) + \alpha \cdot (T_{comfort} - T_{actual})^2] dt$

با توجه به قیود فیزیکی شامل بقای انرژی:

$\frac{dE}{dt} = P_{generation} - P_{consumption} - P_{loss}$

و دینامیک حرارتی حاکم بر:

$\rho C_p \frac{\partial T}{\partial t} = \nabla \cdot (k \nabla T) + Q_{internal} + Q_{solar} - Q_{loss}$

3.2 معماری مدل

معماری شبکه عصبی شامل موارد زیر است:

• لایه ورودی: ۱۲۸ نورون پردازش داده سنسور
• لایه‌های پنهان: ۵ لایه با ۲۵۶-۵۱۲ نورون در هر لایه
• لایه‌های فیزیک‌آگاه: ۳ لایه اعمال قوانین بقا
• لایه خروجی: سیگنال‌های کنترل بهینه برای لوازم

4. نتایج آزمایشی

چارچوب با استفاده از مجموعه داده‌های جامع شامل داده مصرف انرژی کنتور هوشمند، خروجی‌های انرژی تجدیدپذیر، قیمت‌گذاری پویا و ترجیحات کاربر اعتبارسنجی شد. معیارهای عملکرد کلیدی:

تحلیل مقایسه‌ای با مدل‌های سنتی (رگرسیون خطی، جنگل تصادفی، SVM، LSTM، XGBoost) عملکرد برتر را در تمام معیارها، به ویژه در قابلیت انطباق بلادرنگ و مدیریت شرایط پویا نشان داد.

5. پیاده‌سازی کد

پیاده‌سازی هسته PINN برای بهینه‌سازی انرژی:

import tensorflow as tf
import numpy as np

class PINNEnergyOptimizer:
    def __init__(self, layers):
        self.model = self.build_model(layers)
        self.optimizer = tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
    
    def physics_loss(self, t, T, P):
        with tf.GradientTape() as tape:
            tape.watch(t)
            T_pred = self.model(t)
        
        dT_dt = tape.gradient(T_pred, t)
        
        # قید معادله حرارت
        physics_residual = dT_dt - (P - self.alpha * (T_pred - T_env))
        
        return tf.reduce_mean(tf.square(physics_residual))
    
    def train_step(self, t_data, T_data, P_data, t_physics):
        with tf.GradientTape() as tape:
            # زیان داده
            T_pred = self.model(t_data)
            data_loss = tf.reduce_mean(tf.square(T_pred - T_data))
            
            # زیان فیزیک
            physics_loss = self.physics_loss(t_physics, T_pred, P_data)
            
            # زیان کل
            total_loss = data_loss + self.lambda_phy * physics_loss
        
        gradients = tape.gradient(total_loss, self.model.trainable_variables)
        self.optimizer.apply_gradients(zip(gradients, self.model.trainable_variables))
        
        return total_loss, data_loss, physics_loss

6. کاربردهای آینده

چارچوب PINN-DT پتانسیل قابل توجهی برای گسترش دارد:

• استقرار در مقیاس شهری: مقیاس‌پذیری به سیستم‌های مدیریت انرژی در سطح شهر
• یکپارچه‌سازی انرژی تجدیدپذیر: پیش‌بینی و مدیریت پیشرفته منابع خورشیدی و بادی
• یکپارچه‌سازی وسایل نقلیه الکتریکی: هماهنگی شارژ هوشمند با نیازهای انرژی ساختمان
• بهینه‌سازی چندساختمانی: اشتراک‌گذاری و بهینه‌سازی انرژی چندین ساختمان
• تاب‌آوری آب و هوایی: انطباق با رویدادهای آب و هوایی شدید و تأثیرات تغییرات آب و هوا

7. مراجع

1. Raissi, M., Perdikaris, P., & Karniadakis, G. E. (2019). Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations. Journal of Computational Physics, 378, 686-707.
2. Glaessgen, E., & Stargel, D. (2012). The digital twin paradigm for future NASA and US Air Force vehicles. In 53rd AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC structures, structural dynamics and materials conference (p. 1818).
3. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT press.
4. Wang, H., Lei, Z., Zhang, X., Zhou, B., & Peng, J. (2019). A review of deep learning for renewable energy forecasting. Energy Conversion and Management, 198, 111799.
5. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. Decentralized Business Review, 21260.