PINN-DT: Rangkaian Neural Berinformasi Fizik Hibrid untuk Pengoptimuman Tenaga Bangunan Pintar

Kandungan

1. Pengenalan

Integrasi teknologi grid pintar dengan kaedah pengiraan maju adalah penting untuk menangani krisis tenaga global. Bangunan menyumbang kira-kira 30% daripada jumlah penggunaan tenaga di Amerika Syarikat, dengan peralatan intensif tenaga seperti mesin basuh dan penyaman udara menjadi penyumbang utama. Sistem Pengurusan Tenaga Rumah (HEMS) tradisional menghadapi batasan dalam kerumitan pengiraan dan pengendalian ketidakpastian dalam tingkah laku pengguna dan bekalan tenaga.

Rangka kerja PINN-DT yang dicadangkan menangani cabaran ini melalui pendekatan pelbagai aspek yang menggabungkan Pembelajaran Pengukuhan Mendalam (DRL), Rangkaian Neural Berinformasi Fizik (PINNs), dan teknologi Blockchain. Integrasi ini membolehkan pengoptimuman tenaga masa nyata sambil memastikan ketepatan model, kebolehinterpretasian, dan keselamatan merentasi infrastruktur grid pintar.

2. Metodologi

2.1 Rangkaian Neural Berinformasi Fizik (PINNs)

PINNs menggabungkan undang-undang fizik secara langsung ke dalam proses latihan rangkaian neural, memastikan ramalan mematuhi prinsip fizik asas. Fungsi kerugian menggabungkan istilah berasaskan data dengan kekangan berasaskan fizik:

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

Di mana $\mathcal{L}_{data}$ mewakili kerugian pembelajaran berpandukan tradisional dan $\mathcal{L}_{physics}$ menguatkuasakan konsistensi fizik melalui persamaan pembezaan separa yang mengawal pemuliharaan tenaga dan pemindahan haba.

2.2 Rangka Kerja Digital Twin

Digital Twin mencipta replika maya persekitaran bangunan fizikal, sentiasa dikemas kini dengan data masa nyata dari penderia IoT, meter pintar, dan pemantau persekitaran. Ini membolehkan:

• Simulasi dan ramalan masa nyata
• Ujian dan pengoptimuman senario
• Penambahbaikan model berterusan
• Pengesanan anomali dan diagnostik

2.3 Integrasi Keselamatan Blockchain

Teknologi Blockchain memastikan komunikasi yang selamat dan telus merentasi infrastruktur grid pintar dengan menyediakan:

• Rekod transaksi yang tidak boleh diubah
• Penyimpanan data terpencar
• Komunikasi rakan-ke-rakan yang selamat
• Jejak audit yang telus

3. Pelaksanaan Teknikal

3.1 Formulasi Matematik

Masalah pengoptimuman tenaga dirumuskan sebagai masalah pengecilan terkekang:

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

Tertakluk kepada kekangan fizik termasuk pemuliharaan tenaga:

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

Dan dinamik terma yang diatur oleh:

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

3.2 Seni Bina Model

Seni bina rangkaian neural terdiri daripada:

• Lapisan input: 128 neuron memproses data penderia
• Lapisan tersembunyi: 5 lapisan dengan 256-512 neuron setiap satu
• Lapisan berinformasi fizik: 3 lapisan menguatkuasakan undang-undang pemuliharaan
• Lapisan output: Isyarat kawalan optimum untuk peralatan

4. Keputusan Eksperimen

Rangka kerja ini disahkan menggunakan set data komprehensif termasuk data penggunaan tenaga meter pintar, output tenaga boleh diperbaharui, penetapan harga dinamik, dan keutamaan pengguna. Metrik prestasi utama:

Analisis perbandingan dengan model tradisional (Regresi Linear, Hutan Rawak, SVM, LSTM, XGBoost) menunjukkan prestasi unggul merentasi semua metrik, terutamanya dalam kebolehsesuaian masa nyata dan pengendalian keadaan dinamik.

5. Pelaksanaan Kod

Pelaksanaan PINN teras untuk pengoptimuman tenaga:

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)
        
        # Kekangan persamaan haba
        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:
            # Kerugian data
            T_pred = self.model(t_data)
            data_loss = tf.reduce_mean(tf.square(T_pred - T_data))
            
            # Kerugian fizik
            physics_loss = self.physics_loss(t_physics, T_pred, P_data)
            
            # Jumlah kerugian
            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. Aplikasi Masa Depan

Rangka kerja PINN-DT mempunyai potensi besar untuk pengembangan:

• Penyebaran Skala Bandar: Penskalaan kepada sistem pengurusan tenaga peringkat bandar
• Integrasi Tenaga Boleh Diperbaharui: Ramalan dan pengurusan sumber solar dan angin yang dipertingkatkan
• Integrasi Kenderaan Elektrik: Penyelarasan pengecasan pintar dengan keperluan tenaga bangunan
• Pengoptimuman Rentas Bangunan: Perkongsian dan pengoptimuman tenaga pelbagai bangunan
• Ketahanan Iklim: Penyesuaian kepada peristiwa cuaca ekstrem dan kesan perubahan iklim

7. Rujukan

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.