`
43
SUN’IY INTELLEKT YORDAMIDA ELEKTR ENERGIYASINI ISTE’MOL
QILISHNI OPTIMALLASHTIRISH
Baymuratova Gulayim Tajimurat qizi
TATU, tayanch doktorant.
https://doi.org/10.5281/zenodo.15268154
Bugungi kunda elektr energiyasining samarali iste’mol qilinishi ekologik va iqtisodiy
jihatdan dolzarb masalalardan biri hisoblanadi. An’anaviy energiya boshqarish tizimlari statik
bo‘lib, real vaqt rejimida energiya talabini optimal boshqara olmaydi. Sun’iy intellekt (SI) esa
katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash orqali energiya iste’molini samarali
optimallashtirishga yordam beradi.
Sun’iy intellekt algoritmlari elektr energiyasining iste’moliga ta’sir qiluvchi turli
omillarni (ob-havo sharoiti, kunning vaqti, foydalanuvchilarning odatlari) tahlil qilish orqali
eng samarali energiya boshqaruv strategiyalarini ishlab chiqadi. SI texnologiyalaridan
quyidagi sohalarda foydalanish mumkin:
Aqlli elektr tarmoqlari (Smart Grid) Sun’iy intellekt elektr tarmoqlarida talab va taklifni
muvozanatlash orqali energiya taqchilligi va isrofgarchilikni kamaytiradi. Smart sensorlar va
IoT qurilmalar orqali energiya iste’moli monitoring qilinadi va SI asosida optimallashtiriladi.
Binolar va sanoatda energiya boshqaruvi Aqlli binolar SI algoritmlari orqali energiya
sarfini real vaqt rejimida kuzatib, isitish, sovutish va yoritish tizimlarini avtomatik tarzda
boshqaradi. Bu esa energiya sarfini kamaytirishga yordam beradi.
Yenilanuvchi energiya manbalarini boshqarish Quyosh va shamol energiyasi kabi
o‘zgaruvchan manbalarni samarali boshqarish SI algoritmlari yordamida amalga oshiriladi. SI
yordamida energiya ishlab chiqarish prognoz qilinib, akkumulyator tizimlariga energiyani
saqlash jarayoni optimallashtiriladi.
Sun’iy intellekt asosida elektr energiyasi iste’molini optimallashtirish uchun matematik
model ishlab chiqiladi. Model yuklamani optimal taqsimlash, iste’mol va ishlab chiqarishni
muvozanatlashtirish, shuningdek, energiya xarajatlarini minimallashtirish imkonini beradi.
Elektr energiyasi iste’molini optimallashtirish masalasi uch asosiy qismdan iborat:
1.
Maqsad funksiyasi – xarajatlarni minimallashtirish.
Energiyani optimal boshqarishning asosiy maqsadi jami energiya xarajatlarini
minimallashtirishdir [1]:
min 𝐶 = ∑
𝑃
𝑡
𝐸
𝑡
𝑇
𝑡=1
(1)
bu yerda:
-
𝐶
– umumiy energiya sarfi,
-
𝑃
𝑡
– t-momentdagi elektr energiya narxi,
-
𝐸
𝑡
– t-momentdagi energiya iste’moli,
-
T
– umumiy vaqt intervali.
Bu model yordamida SI algoritmlari elektr energiyasining optimal taqsimotini ishlab
chiqish va real vaqt rejimida optimallashtirish uchun ishlatiladi [3].
2.Cheklov shartlari
–
tizim cheklovlari.
Energiya Talabi. Har bir tizim yoki obyekt o‘z energiya talabini qondirishi kerak [1]:
`
44
𝐸
𝑡
≥
𝐷
𝑡
, ∀ t ∀ T
(2)
Bu yerda,
𝐷
𝑡
– t-momentdagi talab qilingan energiya miqdori.
Quvvat Cheklovlari. Har bir qurilma yoki tizimning iste’mol chegaralari mavjud[4]:
𝐸
𝑚𝑖𝑛
≤
𝐸
𝑡
≤
𝐸
𝑚𝑎𝑥
, ∀ t ∈ T
(3)
Bu yerda,
𝐸
𝑚𝑖𝑛
va
𝐸
𝑚𝑎𝑥
– minimal va maksimal energiya sarfi.
Qayta Tiklanuvchi Energiya Manbalaridan Foydalanish. Agar qayta tiklanuvchi energiya
mavjud bo‘lsa, umumiy iste’mol quyidagicha ifodalanadi[5]:
𝐸
𝑡
=
𝐸
𝑔𝑟𝑖𝑑,𝑡
+
𝐸
𝑟𝑒𝑛𝑒𝑤𝑎𝑏𝑙𝑒,𝑡
(4)
Bu yerda,
𝐸
𝑔𝑟𝑖𝑑,𝑡
– tarmoqdan olinadigan energiya,
𝐸
𝑟𝑒𝑛𝑒𝑤𝑎𝑏𝑙𝑒,𝑡
– qayta tiklanuvchi energiya manbalaridan olingan energiya.
Energiya Saqlash Cheklovlari: Akkumulyatorlar yoki energiya saqlash tizimlarida
quyidagi bog‘lanish mavjud [2]:
𝑆
𝑡+1
=
𝑆
𝑡
+
𝐸
𝑐ℎ𝑎𝑟𝑔𝑒,𝑡
-
𝐸
𝑑𝑖𝑠𝑐ℎ𝑎𝑟𝑔𝑒,𝑡
(5)
Bu yerda:
𝑆
𝑡
- t-momentdagi saqlangan energiya,
𝐸
𝑐ℎ𝑎𝑟𝑔𝑒,𝑡
– quvvatlash energiyasi,
𝐸
𝑑𝑖𝑠𝑐ℎ𝑎𝑟𝑔𝑒,𝑡
– sarflangan energiya.
Misol uchun, elektr narxi va iste’mol quyidagicha berilgan:
T (soat)
Narx
𝑃
𝑡
(so’m/kWh)
Iste’mol
𝐸
𝑡
(kWh)
1
500
10
2
550
8
3
520
12
Umumiy energiya sarfi:
𝐶 = (500 ∗ 10) + (550 ∗ 8) + (520 ∗ 12)
𝐶 = 5000 + 4400 + 6240 = 15640 𝑠𝑜‘𝑚
Minimal narx esa quyidagi formuladan topiladi:
𝐶
𝑚𝑖𝑛
= 𝑃
𝑚𝑖𝑛
∗ ∑
𝐸
𝑡
𝑇
𝑡=1
Agar minimal narx
𝑃
𝑚𝑖𝑛
= 500
deb olinsa, unda:
𝐶
𝑚𝑖𝑛
= 500 ∗ (10 + 8 + 12) = 500 ∗ 30 = 15000
so‘m
Shu sababli, energiyani samarali boshqarish muhim ahamiyatga ega. Zamonaviy
yondashuvlardan biri Sun’iy Intellekt (SI) yordamida optimallashtirishdir.
Sun’iy Intellektning Energiya Tizimlarida Qo‘llanilishi. Zamonaviy energiya tizimlarida
SI texnologiyalari quyidagi yo‘nalishlarda ishlatiladi:
`
45
Energiyani Bashorat Qilish – Sun’iy neyron tarmoqlar (ANN) va mashinaviy o‘rganish
algoritmlari asosida energiya sarfini oldindan aniqlash. Bu aniq talab
prognozi tuzish orqali
ortiqcha sarf-xarajatlarning oldini oladi. [3].
Optimal Energiyani Boshqarish – Reinforcement Learning (RL) algoritmlari real vaqt
rejimida eng maqbul energiya iste’mol strategiyalarini ishlab chiqadi[4].
Anomaliyalarni Aniqlash – SI yordamida energiya tarmoqlaridagi nosozliklar,
yo‘qotishlar va samaradorlik pasayishini aniqlash mumkin. Bu texnologiya avariyalarni
oldindan oldini olishga yordam beradi. [4].
Optimallashtirish Usullari. SI asosida energiya samaradorligini oshirish uchun quyidagi
algoritmlar qo‘llaniladi:
1.
Chiziqli
Dasturlash (LP) – energiya resurslarini optimal taqsimlash.
2.
Genetik Algoritmlar (GA) – noaniqlik sharoitida optimal energiya taqsimotini
aniqlash.[5]
3.
Neyron Tarmoqlar (NN) – energiya iste’molini oldindan bashorat qilish.
4.
Reinforcement Learning (RL) – energiya boshqaruv tizimlarida optimal qarorlarni qabul
qilish.[2]
5.
Bulutli Hisoblash (Cloud Computing
)
– katta hajmdagi energiya iste’mol ma’lumotlarini
real vaqt rejimida tahlil qilish [6].
Xulosa.
Energiyani optimallashtirishda sun’iy Intellekt (SI) algoritmlarining qo‘llanilishi
ortiqcha sarf
-
xarajatlarni kamaytirish, tarmoqlardagi
nosozliklarni erta aniqlash va real vaqt
rejimida optimal boshqaruvni ta’minlash imkonini beradi. Shu sababli, sun’iy Intellekt (SI)
texnologiyalaridan foydalanish zamonaviy energiya tizimlarida strategik ahamiyatga ega
.
Shunday qilib, Energiya iste’moli kamayishi va xarajatlarning minimallashtirilishi, qayta
tiklanuvchi energiya manbalaridan samarali foydalanish va aniq bashorat qilish orqali
energiya yo‘qotishlarini kamaytirish uchun sun’iy Intellekt (SI) algoritmlaridan foydalanish
eng samarali yondashuvlardan biri hisoblanadi[4].
References:
Используемая литература:
Foydalanilgan adabiyotlar:
1.
Gurobi Optimization. "Mathematical Optimization for Energy Management." 2020.
2.
Sutton, R. S., & Barto, A. G. "Reinforcement Learning: An Introduction." MIT Press, 2018.
3.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. “Deep Learning.”MIT Press, 2016.
4.
IEEE Transactions on Smart Grid. “Artificial Intelligence Applications in Energy
Management.” 2022.
5.
Bishop, C. M. “Pattern Recognition and Machine Learning.” Springer, 2006.
6.
Armbrust, M., Fox, A., Griffith, R., Joseph, A. D., & others. “A View of Cloud Computing.”
Communications of the ACM, 2010.
