PINN-DT: Redes Neurais Híbridas com Conhecimento Físico para Otimização Energética em Edifícios Inteligentes

Índice

1. Introdução

A integração de tecnologias de rede inteligente com métodos computacionais avançados é crucial para enfrentar a crise energética global. Os edifícios representam aproximadamente 30% do consumo total de energia nos Estados Unidos, com eletrodomésticos de alto consumo energético, como máquinas de lavar e aparelhos de ar condicionado, sendo os principais contribuintes. Os Sistemas Tradicionais de Gestão de Energia Residencial (HEMS) enfrentam limitações na complexidade computacional e no tratamento de incertezas no comportamento do utilizador e no fornecimento de energia.

O framework PINN-DT proposto aborda estes desafios através de uma abordagem multifacetada que combina Aprendizagem por Reforço Profundo (DRL), Redes Neurais com Conhecimento Físico (PINNs) e tecnologia Blockchain. Esta integração permite a otimização energética em tempo real, garantindo simultaneamente precisão, interpretabilidade e segurança do modelo em toda a infraestrutura da rede inteligente.

2. Metodologia

2.1 Redes Neurais com Conhecimento Físico (PINNs)

As PINNs incorporam leis físicas diretamente no processo de treino da rede neural, garantindo que as previsões aderem a princípios físicos fundamentais. A função de perda combina termos orientados por dados com restrições baseadas na física:

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

Onde $\mathcal{L}_{data}$ representa a perda tradicional de aprendizagem supervisionada e $\mathcal{L}_{physics}$ impõe a consistência física através de equações diferenciais parciais que regem a conservação de energia e a transferência de calor.

2.2 Framework de Gêmeo Digital

O Gêmeo Digital cria uma réplica virtual do ambiente físico do edifício, atualizada continuamente com dados em tempo real de sensores IoT, contadores inteligentes e monitores ambientais. Isto permite:

• Simulação e previsão em tempo real
• Teste e otimização de cenários
• Melhoria contínua do modelo
• Deteção e diagnóstico de anomalias

2.3 Integração de Segurança com Blockchain

A tecnologia Blockchain garante comunicação segura e transparente em toda a infraestrutura da rede inteligente, fornecendo:

• Registos de transações imutáveis
• Armazenamento de dados descentralizado
• Comunicação ponto a ponto segura
• Trilhos de auditoria transparentes

3. Implementação Técnica

3.1 Formulação Matemática

O problema de otimização energética é formulado como um problema de minimização com restrições:

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

Sujeito a restrições físicas, incluindo a conservação de energia:

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

E dinâmicas térmicas governadas por:

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

3.2 Arquitetura do Modelo

A arquitetura da rede neural consiste em:

• Camada de entrada: 128 neurónios a processar dados dos sensores
• Camadas ocultas: 5 camadas com 256-512 neurónios cada
• Camadas com conhecimento físico: 3 camadas que impõem leis de conservação
• Camada de saída: Sinais de controlo ótimos para eletrodomésticos

4. Resultados Experimentais

O framework foi validado utilizando conjuntos de dados abrangentes, incluindo dados de consumo energético de contadores inteligentes, produções de energia renovável, preços dinâmicos e preferências dos utilizadores. Métricas de desempenho chave:

A análise comparativa com modelos tradicionais (Regressão Linear, Random Forest, SVM, LSTM, XGBoost) demonstrou desempenho superior em todas as métricas, particularmente na adaptabilidade em tempo real e no tratamento de condições dinâmicas.

5. Implementação de Código

A implementação central da PINN para otimização energética:

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)
        
        # Restrição da equação do calor
        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:
            # Perda de dados
            T_pred = self.model(t_data)
            data_loss = tf.reduce_mean(tf.square(T_pred - T_data))
            
            # Perda física
            physics_loss = self.physics_loss(t_physics, T_pred, P_data)
            
            # Perda total
            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. Aplicações Futuras

O framework PINN-DT tem um potencial significativo de expansão:

• Implantação à Escala Urbana: Escalonamento para sistemas de gestão energética ao nível da cidade
• Integração de Renováveis: Previsão e gestão melhoradas de recursos solares e eólicos
• Integração de Veículos Elétricos: Coordenação inteligente de carregamento com as necessidades energéticas do edifício
• Otimização Multi-Edifício: Partilha e otimização de energia entre múltiplos edifícios
• Resiliência Climática: Adaptação a eventos climáticos extremos e impactos das alterações climáticas

7. Referências

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.