PINN-DT: Mitandao ya Neva Yenye Mwongozo wa Fizikia ya Mseto kwa Uboreshaji wa Nishati ya Majengo Bora

Yaliyomo

1. Utangulizi

Ujumuishaji wa teknolojia za gridi bora na mbinu za hali ya juu za kompyuta ni muhimu sana kushughulikia mgogoro wa nishati duniani. Majengo yanachangia takriban 30% ya jumla ya matumizi ya nishati nchini Marekani, huku vifaa vinavyotumia nishati kwa kiwango kikubwa kama mashine za kuosha na viyoyozi vikiwa vinachangia sana. Mifumo ya Jadi ya Usimamizi wa Nishati ya Nyumbani (HEMS) inakabiliwa na mapungufu katika utata wa hesabu na kushughulikia kutokuwa na uhakika katika tabia ya watumiaji na usambazaji wa nishati.

Mfumo wa PINN-DT unaopendekezwa unashughulikia changamoto hizi kupitia njia anuwai inayounganisha Ujifunzaji wa Kuimarisha wa kina (DRL), Mitandao ya Neva Yenye Mwongozo wa Fizikia (PINNs), na teknolojia ya Blockchain. Ujumuishaji huu unawezesha uboreshaji wa nishati wa papo hapo huku ukihakikisha usahihi wa mfano, ufafanuzi, na usalama katika miundombinu ya gridi bora.

2. Mbinu

2.1 Mitandao ya Neva Yenye Mwongozo wa Fizikia (PINNs)

PINNs zinajumuisha sheria za fizikia moja kwa moja katika mchakato wa mafunzo ya mtandao wa neva, na kuhakikisha kuwa utabiri huzingatia kanuni za msingi za fizikia. Kazi ya hasara inachanganya istilahi zinazotokana na data na vikwazo vinavyotokana na fizikia:

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

Ambapo $\mathcal{L}_{data}$ inawakilisha hasara ya kawaida ya ujifunzaji unaosimamiwa na $\mathcal{L}_{physics}$ inalazimisha uthabiti wa kifizikia kupitia milinganyo tofauti ya sehemu inayoongoza uhifadhi wa nishati na uhamisho joto.

2.2 Mfumo wa Dijitali Twin

Dijitali Twin inaunda nakala ya kuigwa ya mazingira ya kimwili ya jengo, ikisasishwa kila mara na data ya papo hapo kutoka kwa sensorer za IoT, mita bora, na fuatiliaji wa mazingira. Hii inawezesha:

• Uigaji na utabiri wa papo hapo
• Kupima na kuboresha hali mbalimbali
• Uboreshaji endelevu wa mfano
• Ugunduzi na uchambuzi wa mambo yasiyo ya kawaida

2.3 Ujumuishaji wa Usalama wa Blockchain

Teknolojia ya Blockchain inahakikisha mawasiliano salama na ya uwazi katika miundombinu ya gridi bora kwa kutoa:

• Rekodi za malipo zisizobadilika
• Hifadhi ya data isiyo na kituo kimoja
• Mawasiliano salama ya mtandao wa sawa na sawa
• Nyufa za ukaguzi zilizo wazi

3. Utekelezaji wa Kiufundi

3.1 Uundaji wa Kihisabati

Tatizo la uboreshaji wa nishati limeundwa kama tatizo la kupunguza lenye vikwazo:

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

Kuzingatia vikwazo vya kifizikia ikiwa ni pamoja na uhifadhi wa nishati:

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

Na mienendo ya joto inayoongozwa na:

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

3.2 Muundo wa Mfano

Muundo wa mtandao wa neva una:

• Safu ya kuingiza: Neva 128 zinazochakata data ya sensorer
• Safu zilizofichwa: Safu 5 zilizo na neva 256-512 kila moja
• Safu zenye mwongozo wa fizikia: Safu 3 zinazolazimisha sheria za uhifadhi
• Safu ya matokeo: Ishara bora za udhibiti kwa vifaa

4. Matokeo ya Majaribio

Mfumo huu ulithibitishwa kwa kutumia seti za data kamili zikiwemo data ya matumizi ya nishati ya mita bora, matokeo ya nishati endelevu, bei zinazobadilika, na mapendeleo ya watumiaji. Vipimo muhimu vya utendaji:

Uchambuzi wa kulinganisha na miundo ya jadi (Urejeshaji wa Mstari, Msitu wa Nasibu, SVM, LSTM, XGBoost) ulionyesha utendaji bora katika vipimo vyote, hasa katika upatikanaji wa papo hapo na kushughulikia hali zinazobadilika.

5. Utekelezaji wa Msimbo

Utekelezaji wa msingi wa PINN kwa uboreshaji wa nishati:

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)
        
        # Kikwazo cha mlinganyo wa joto
        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:
            # Hasara ya data
            T_pred = self.model(t_data)
            data_loss = tf.reduce_mean(tf.square(T_pred - T_data))
            
            # Hasara ya fizikia
            physics_loss = self.physics_loss(t_physics, T_pred, P_data)
            
            # Jumla ya hasara
            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. Matumizi ya Baadaye

Mfumo wa PINN-DT una uwezo mkubwa wa kupanuliwa:

• Kutumika Kwa Kipimo cha Miji: Kuongeza kiwango kwa mifumo ya usimamizi wa nishati ya kiwango cha jiji
• Ujumuishaji wa Nishati Endelevu: Utabiri na usimamizi ulioboreshwa wa rasilimali za jua na upepo
• Ujumuishaji wa Magari ya Umeme: Uratibu bora wa kuchaji kwa mahitaji ya nishati ya jengo
• Uboreshaji wa Majengo Mengi: Kushiriki na uboreshaji wa nishati kati ya majengo mengi
• Uvimili wa Hali ya Hewa: Kukabiliana na matukio makali ya hali ya hewa na athari za mabadiliko ya tabianchi

7. Marejeo

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.