Inteligencia artificial para sistemas de energía más inteligentes: Lógica difusa y redes neuronales

Título original:

Artificial Intelligence for Smarter Power Systems: Fuzzy Logic and Neural Networks

Contenido del libro:

La urgente necesidad de reducir las emisiones de carbono está haciendo que aumente el uso de electricidad renovable, sobre todo eólica y fotovoltaica. Sin embargo, el carácter intermitente de estas fuentes de energía plantea problemas a los sistemas eléctricos, que deben garantizar una calidad de energía elevada y constante. En el futuro, los sistemas eléctricos también tendrán que ser capaces de responder a los cambios en las cargas, por ejemplo de la carga de los vehículos eléctricos. Ni la producción ni los cambios de carga pueden predecirse con exactitud, por lo que existe cierto grado de incertidumbre. Una forma de superar estos retos es utilizar un tipo de inteligencia artificial: la lógica difusa.

La lógica difusa utiliza variables que pueden ser cualquier número real entre 0 y 1, en lugar de 0 o 1. Tiene ventajas obvias cuando se utiliza para la optimización. Tiene ventajas evidentes cuando se utiliza para optimizar sistemas de energías alternativas y renovables. El algoritmo difuso paramétrico es inherentemente adaptativo porque los coeficientes pueden modificarse para adaptarse a los requisitos y a la disponibilidad de datos.

Este libro se centra en el uso de la lógica difusa y las redes neuronales para controlar las redes eléctricas y adaptarlas a los requisitos cambiantes. Los capítulos cubren la inferencia difusa, el control basado en la lógica difusa, las redes neuronales de realimentación y feedforward, las redes neuronales competitivas y asociadas, y las aplicaciones de la lógica difusa, el aprendizaje profundo y el big data en electrónica y sistemas de potencia.