PINN-DT: Akıllı Bina Enerji Optimizasyonu için Hibrit Fizik-Bilgili Sinir Ağları

İçindekiler

1. Giriş

Akıllı şebeke teknolojilerinin gelişmiş hesaplama yöntemleriyle entegrasyonu, küresel enerji krizini ele almak için çok önemlidir. Binalar, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki toplam enerji tüketiminin yaklaşık %30'unu oluşturmakta olup, çamaşır makineleri ve klima sistemleri gibi enerji yoğun cihazlar başlıca katkıda bulunanlardır. Geleneksel Ev Enerji Yönetim Sistemleri (HEMS), hesaplama karmaşıklığı ve kullanıcı davranışı ile enerji arzındaki belirsizlikleri ele almada sınırlamalarla karşılaşmaktadır.

Önerilen PINN-DT çerçevesi, Derin Pekiştirmeli Öğrenme (DRL), Fizik-Bilgili Sinir Ağları (PINN'ler) ve Blockchain teknolojisini birleştiren çok yönlü bir yaklaşımla bu zorlukları ele almaktadır. Bu entegrasyon, akıllı şebeke altyapısı genelinde model doğruluğu, yorumlanabilirliği ve güvenliği sağlarken gerçek zamanlı enerji optimizasyonuna olanak tanır.

2. Metodoloji

2.1 Fizik-Bilgili Sinir Ağları (PINN'ler)

PINN'ler, fiziksel yasaları doğrudan sinir ağı eğitim sürecine dahil ederek tahminlerin temel fiziksel ilkelere uygun olmasını sağlar. Kayıp fonksiyonu, veri odaklı terimleri fizik tabanlı kısıtlarla birleştirir:

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

Burada $\mathcal{L}_{data}$ geleneksel denetimli öğrenme kaybını temsil eder ve $\mathcal{L}_{physics}$, enerji korunumu ve ısı transferini yöneten kısmi diferansiyel denklemler aracılığıyla fiziksel tutarlılığı zorunlu kılar.

2.2 Dijital İkiz Çerçevesi

Dijital İkiz, fiziksel bina ortamının sanal bir kopyasını oluşturur ve IoT sensörlerinden, akıllı sayaçlardan ve çevresel izleyicilerden gelen gerçek zamanlı verilerle sürekli güncellenir. Bu şunları sağlar:

• Gerçek zamanlı simülasyon ve tahmin
• Senaryo testi ve optimizasyon
• Sürekli model iyileştirme
• Anomali tespiti ve teşhis

2.3 Blockchain Güvenlik Entegrasyonu

Blockchain teknolojisi, akıllı şebeke altyapısı genelinde güvenli ve şeffaf iletişim sağlayarak şunları sunar:

• Değiştirilemez işlem kayıtları
• Merkezi olmayan veri depolama
• Güvenli eşler arası iletişim
• Şeffaf denetim izleri

3. Teknik Uygulama

3.1 Matematiksel Formülasyon

Enerji optimizasyon problemi, kısıtlı bir minimizasyon problemi olarak formüle edilir:

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

Enerji korunumu dahil olmak üzere fiziksel kısıtlara tabidir:

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

Ve termal dinamikler şu şekilde yönetilir:

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

3.2 Model Mimarisi

Sinir ağı mimarisi şunlardan oluşur:

• Giriş katmanı: Sensör verilerini işleyen 128 nöron
• Gizli katmanlar: Her biri 256-512 nöron içeren 5 katman
• Fizik-bilgili katmanlar: Korunum yasalarını zorunlu kılan 3 katman
• Çıkış katmanı: Cihazlar için optimal kontrol sinyalleri

4. Deneysel Sonuçlar

Çerçeve, akıllı sayaç enerji tüketim verileri, yenilenebilir enerji çıktıları, dinamik fiyatlandırma ve kullanıcı tercihlerini içeren kapsamlı veri kümeleri kullanılarak doğrulandı. Temel performans metrikleri:

Geleneksel modellerle (Doğrusal Regresyon, Rastgele Orman, SVM, LSTM, XGBoost) yapılan karşılaştırmalı analiz, tüm metriklerde, özellikle gerçek zamanlı uyarlanabilirlik ve dinamik koşulların ele alınmasında üstün performans gösterdi.

5. Kod Uygulaması

Enerji optimizasyonu için temel PINN uygulaması:

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)
        
        # Isı denklemi kısıtı
        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:
            # Veri kaybı
            T_pred = self.model(t_data)
            data_loss = tf.reduce_mean(tf.square(T_pred - T_data))
            
            # Fizik kaybı
            physics_loss = self.physics_loss(t_physics, T_pred, P_data)
            
            # Toplam kayıp
            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. Gelecek Uygulamalar

PINN-DT çerçevesinin genişleme potansiyeli önemlidir:

• Kentsel Ölçekte Dağıtım: Şehir düzeyinde enerji yönetim sistemlerine ölçeklendirme
• Yenilenebilir Entegrasyon: Güneş ve rüzgar kaynaklarının gelişmiş tahmini ve yönetimi
• Elektrikli Araç Entegrasyonu: Bina enerji ihtiyaçlarıyla akıllı şarj koordinasyonu
• Çapraz Bina Optimizasyonu: Çoklu bina enerji paylaşımı ve optimizasyonu
• İklim Direnci: Aşırı hava olaylarına ve iklim değişikliği etkilerine uyum

7. Referanslar

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.