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L'application de techniques sociales d'intelligence artificielle (IA) semble créer une véritable solution viable qui améliorera la gestion et le fonctionnement des micro-réseaux dans les futurs réseaux intelligents potentiels. L'objectif principal du système proposé est de réguler l'énergie renouvelable pendant les fluctuations afin de fournir un approvisionnement régulier en électricité. Nous surveillons donc en permanence la production d'énergie du panneau solaire et l'utilisation de la charge, et nous envoyons ces valeurs à un modèle d'apprentissage automatique pour catégoriser l'état de commutation du circuit de régulation. Dans le système proposé, le panneau solaire absorbe l'énergie solaire aux heures de pointe. Lorsque les relevés de tension sont supérieurs à une certaine valeur fixe, la tension est fournie à la charge. Si la tension du panneau solaire est inférieure à la valeur fixée, elle n'est pas suffisante pour alimenter la charge. C'est là que l'apprentissage automatique joue un rôle majeur. Le manque de puissance sera détecté par l'apprentissage automatique. La tension nécessaire à la charge sera alors fournie par le SMPS. L'algorithme KNN dispose d'un ensemble de données prédéfinies, recueillies lors des tests, qui seront utilisées pour fournir la tension à la charge...
Info autore
La Dra. J. Karthika trabaja como profesora asociada en Sri Krishna College of Engineering & Technology, Coimbatore, Tamil Nadu, India. Recibió su doctorado de la Facultad de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Anna, Chennai en 2018 y M.E(AE) de la Universidad Anna, Chennai en el año 2007. Recibió su B.E en Ingeniería Eléctrica.
