میز خدمت الکترونیک
دوره ویراستاری

  اخبار و اعلانات

 آمار

تعداد نشریات127
تعداد شماره‌ها7,158
تعداد مقالات76,957
تعداد مشاهده مقاله155,171,703
تعداد دریافت فایل اصل مقاله117,063,961
سیف الدین, امیرعلی, عبدالوند, احسان, اله ربی شیرازی, محمدعلی. (1404). یادگیری تقویتی (RL) در سامانه‌های انرژی: مروری بر بهینه‌سازی تطبیقی، چالش‌های کنونی و مسیرهای آینده. , (), -. doi: 10.22059/ses.2025.405984.1200
امیرعلی سیف الدین; احسان عبدالوند; محمدعلی اله ربی شیرازی. "یادگیری تقویتی (RL) در سامانه‌های انرژی: مروری بر بهینه‌سازی تطبیقی، چالش‌های کنونی و مسیرهای آینده". , , , 1404, -. doi: 10.22059/ses.2025.405984.1200
سیف الدین, امیرعلی, عبدالوند, احسان, اله ربی شیرازی, محمدعلی. (1404). 'یادگیری تقویتی (RL) در سامانه‌های انرژی: مروری بر بهینه‌سازی تطبیقی، چالش‌های کنونی و مسیرهای آینده', , (), pp. -. doi: 10.22059/ses.2025.405984.1200
سیف الدین, امیرعلی, عبدالوند, احسان, اله ربی شیرازی, محمدعلی. یادگیری تقویتی (RL) در سامانه‌های انرژی: مروری بر بهینه‌سازی تطبیقی، چالش‌های کنونی و مسیرهای آینده. , 1404; (): -. doi: 10.22059/ses.2025.405984.1200

یادگیری تقویتی (RL) در سامانه‌های انرژی: مروری بر بهینه‌سازی تطبیقی، چالش‌های کنونی و مسیرهای آینده

فصلنامه سیستم های انرژی پایدار
مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده، انتشار آنلاین از تاریخ 25 آذر 1404
نوع مقاله: مروری
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ses.2025.405984.1200
نویسندگان
امیرعلی سیف الدین* 1؛ احسان عبدالوند2؛ محمدعلی اله ربی شیرازی2
1دانشکده مهندسی انرژی و منابع پایدار، رئیس موسسه فناوری‌های نرم، دانشکدگان علوم و فناوری‌های میان‌رشته‌ای، دانشگاه تهران، تهران،
2دانشکده مهندسی انرژی و منابع پایدار، دانشکدگان علوم و فناوری‌های میان‌رشته‌ای، دانشگاه تهران، تهران، ایران
چکیده
صنعت با افزایش تقاضای جهانی برای انرژی و پیچیدگی روزافزون سیستم‌های انرژی، به‌ویژه در زمینه منابع تجدیدپذیر و شبکه‌های هوشمند، نیاز به روش‌های هوشمند برای بهینه‌سازی تولید، توزیع و مصرف انرژی بیش از پیش احساس می‌شود. یادگیری تقویتی (RL)، به‌عنوان یکی از شاخه‌های پیشرفته هوش مصنوعی، با توانایی یادگیری سیاست‌های بهینه از طریق تعامل پویا با محیط و سازگاری با عدم قطعیت‌ها، راهکارهای نوینی برای مدیریت سیستم‌های انرژی ارائه کرده است. این مقاله به بررسی مفاهیم پایه یادگیری تقویتی، مانند فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف و الگوریتم‌های مرتبط، مزایا و معایب این روش، کاربردهای عملی آن در مدیریت شبکه‌های هوشمند، بهینه‌سازی ذخیره‌سازی انرژی و مدیریت خودروهای الکتریکی می‌پردازد. همچنین، RL با سایر روش‌های بهینه‌سازی، نظیر یادگیری ماشین نظارت‌شده، الگوریتم‌های تکاملی، و مدل‌های ریاضی سنتی مقایسه شده و جهت‌گیری‌های آینده آن، از جمله ادغام با فناوری‌های نوین مانند اینترنت اشیا و بلاک‌چین، بررسی می‌شود. تمرکز ویژه‌ای بر پتانسیل RL در حل چالش‌های بومی ایران، مانند خاموشی‌های مکرر و ناکارایی شبکه‌های توزیع، ارائه شده است تا راهکارهایی برای پایداری انرژی در سطح ملی پیشنهاد شود.
کلیدواژه‌ها
سامانه‌های انرژی؛ بهینه‌سازی تطبیقی؛ یادگیری تقویتی؛ مدیریت سیستم انرژی
آمار
تعداد مشاهده مقاله: 137





سامانه مدیریت نشریات علمی. قدرت گرفته از سیناوب