استفاده از قدرت هوش مصنوعی برای پلتفرم‌های بهینه‌سازی انرژی مشارکتی

نوع فایل : word

تعداد صفحات ترجمه تایپ شده با فرمت ورد با قابلیت ویرایش : 33

تعداد کلمات : 9400

مجله : energies

انتشار : 2023

ترجمه متون داخل جداول : ترجمه شده است

درج جداول در فایل ترجمه : درج شده است

منابع داخل متن : به صورت فارسی درج شده است

کیفیت ترجمه : طلایی

فونت ترجمه : Bنازنین 12

تاریخ انتشار
4 می 2024
دسته بندی
تعداد بازدیدها
3285 بازدید
120,000 تومان

عنوان فارسی مقاله:استفاده از قدرت هوش مصنوعی برای پلتفرم‌های بهینه‌سازی انرژی مشارکتی

 چکیده

 این مقاله علمی اهمیت حیاتی انرژی در پیشبرد توسعه پایدار را برجسته می‌کند و پتانسیل تحول آفرین ابزارهای هوش مصنوعی (AI) را در شکل دادن به آینده سیستم‌های انرژی بررسی می‌کند. از آنجایی که جهان با چالش‌های فزاینده‌ای در تأمین نیازهای رو به رشد انرژی و در عین حال به حداقل رساندن اثرات زیست محیطی مواجه است، نیاز مبرمی به راه حل‌های نوآورانه‌ای وجود دارد که بتواند تولید، توزیع و مصرف انرژی را بهینه کند. ابزارهای هوش مصنوعی، با توانایی خود در تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها و تصمیم گیری هوشمندانه، به عنوان یک راه امیدوارکننده برای پیشبرد سیستم‌های انرژی به سمت کارایی، قابلیت اطمینان و پایداری بیشتر ظاهر شده‌اند. این مقاله بر اهمیت انرژی در توسعه پایدار تاکید می‌کند و بررسی می‌کند که چگونه ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند مرحله بعدی تمدن بشری را تسریع کنند. این مقاله مروری جامع از پلتفرم بهینه‌سازی انرژی مشارکتی (CEOP) ارائه می‌کند، مدلی نوآورانه که از الگوریتم‌های هوش مصنوعی به شیوه‌ای یکپارچه استفاده می‌کند. بررسی مدل CEOP بر اساس تحلیل عمیق منابع موجود، مقالات تحقیقاتی و گزارش‌های صنعتی است. این روش شامل بررسی سیستماتیک ویژگی‌های کلیدی مدل، از جمله همکاری، اشتراک‌گذاری داده، و یکپارچه‌سازی الگوریتم هوش مصنوعی است. پژوهش انجام شده اثربخشی به کارگیری روش‌های MCDM، به‌ویژه AHP فازی و TOPSIS را در ارزیابی و رتبه‌بندی عملکرد پنج پلت‌فرم بهینه‌سازی انرژی مشارکتی (مدل‌های CEOP) در بین ۲۰ زیرمعیار نشان می‌دهد. این یافته‌ها بر نیاز به یک رویکرد جامع و کل نگر در ارزیابی سیستم‌های بهینه سازی انرژی مبتنی بر هوش مصنوعی تاکید می‌کند. این تحقیق بینش‌های ارزشمندی را برای تصمیم‌گیران و محققان در این زمینه فراهم می‌کند و توسعه و اجرای سیستم‌های انرژی کارآمدتر و پایدار مبتنی بر هوش مصنوعی را تقویت می‌کند.

 

 

 

ادامه مطلب

راهنمای خرید:
  • لینک دانلود فایل بلافاصله بعد از پرداخت وجه به نمایش در خواهد آمد.
  • همچنین لینک دانلود به ایمیل شما ارسال خواهد شد به همین دلیل ایمیل خود را به دقت وارد نمایید.
  • ممکن است ایمیل ارسالی به پوشه اسپم یا Bulk ایمیل شما ارسال شده باشد.
  • در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.

Title: Harnessing the Power of Artificial Intelligence for Collaborative Energy Optimization Platforms

 

Abstract

 This scientific paper highlights the critical significance of energy in driving sustainable development and explores the transformative potential of Artificial Intelligence (AI) tools in shaping the future of energy systems. As the world faces mounting challenges in meeting growing energy demands while minimizing environmental impact, there is a pressing need for innovative solutions that can optimize energy generation, distribution, and consumption. AI tools, with their ability to analyse vast amounts of data and make intelligent decisions, have emerged as a promising avenue for advancing energy systems towards greater efficiency, reliability, and sustainability. This paper underscores the importance of energy in sustainable development and investigates how AI tools can catalyse the next phase of human civilization. This paper presents a comprehensive review of the Collaborative Energy Optimization Platform (CEOP), an innovative model that utilizes AI algorithms in an integrated manner. The review of the CEOP model is based on an in-depth analysis of existing literature, research papers, and industry reports. The methodology encompasses a systematic review of the model’s key features, including collaboration, data-sharing, and AI algorithm integration. The conducted research demonstrates the effectiveness of applying MCDM methods, specifically fuzzy AHP and TOPSIS, in evaluating and ranking the performance of five Collaborative Energy Optimization Platforms (CEOP models) across 20 sub-criteria. The findings emphasize the need for a comprehensive and holistic approach in assessing AI-based energy optimization systems. The research provides valuable insights for decision-makers and researchers in the field, fostering the development and implementation of more efficient and sustainable AI-powered energy systems.