, ,

کتاب شارژ هوشمند خودروهای برقی با یادگیری تقویتی مبتنی بر فیزیک و محدودیت‌های ولتاژ شبکه

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب شارژ هوشمند خودروهای برقی با یادگیری تقویتی مبتنی بر فیزیک و محدودیت‌های ولتاژ شبکه

موضوع کلی: انرژی و شبکه‌های هوشمند

موضوع میانی: یادگیری تقویتی در شبکه‌های توزیع برق

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مروری بر چالش‌های انرژی و تحولات شبکه‌های هوشمند
  • 2. مقدمه‌ای بر خودروهای برقی: تاریخچه، فناوری و روندها
  • 3. انواع باتری‌های خودروهای برقی و مشخصات آن‌ها
  • 4. زیرساخت‌ها و استانداردهای شارژ خودروهای برقی
  • 5. تأثیر نفوذ خودروهای برقی بر شبکه برق
  • 6. مشکلات شارژ بدون هماهنگی و عواقب آن
  • 7. مقدمه‌ای بر شارژ هوشمند خودروهای برقی
  • 8. اهداف و مزایای شارژ هوشمند
  • 9. نقش هوش مصنوعی در شبکه‌های هوشمند
  • 10. معرفی دوره: اهداف و ساختار آموزشی
  • 11. ساختار و اجزای شبکه‌های توزیع
  • 12. توپولوژی‌های رایج در شبکه‌های توزیع (شعاعی، حلقوی)
  • 13. مدل‌سازی خطوط و تجهیزات در شبکه توزیع
  • 14. معادلات پخش بار DC و AC در شبکه‌های توزیع
  • 15. افت ولتاژ و تلفات توان در خطوط توزیع
  • 16. تجهیزات تنظیم ولتاژ (ترانسفورماتورهای ON-Load Tap Changer)
  • 17. خازن‌گذاری و جبران‌سازهای توان راکتیو
  • 18. اهمیت کیفیت توان در شبکه‌های توزیع (هارمونیک، افت و افزایش ولتاژ)
  • 19. پایداری ولتاژ در شبکه‌های توزیع
  • 20. ادغام منابع تولید پراکنده (DG) در شبکه توزیع
  • 21. چالش‌های عملیاتی شبکه‌های توزیع مدرن با DG بالا
  • 22. سیستم‌های مدیریت توزیع (DMS) و نقش آن‌ها
  • 23. اندازه‌گیری هوشمند و جمع‌آوری داده‌ها در شبکه توزیع
  • 24. کدها و استانداردهای شبکه توزیع (مثال: ANSI C84.1)
  • 25. محدودیت‌های ولتاژ: تعریف، اهمیت و نحوه اعمال
  • 26. تأثیر شارژ خودروهای برقی بر پروفیل ولتاژ شبکه
  • 27. سناریوهای بحرانی ولتاژ ناشی از شارژ EV
  • 28. روش‌های سنتی کنترل ولتاژ در برابر نفوذ EV
  • 29. مدل‌سازی ریاضی محدودیت‌های ولتاژ
  • 30. تعیین نقاط ضعف ولتاژ در شبکه توزیع
  • 31. پایش لحظه‌ای ولتاژ و تشخیص تخلفات
  • 32. استراتژی‌های هماهنگ برای کنترل ولتاژ
  • 33. نقش توان راکتیو شارژرها در تنظیم ولتاژ
  • 34. محدودیت‌های دینامیکی ولتاژ و اثرات گذرا
  • 35. بهبود انعطاف‌پذیری شبکه در برابر نوسانات ولتاژ
  • 36. یادگیری تقویتی چیست؟ اصول و مفاهیم کلیدی
  • 37. عامل (Agent)، محیط (Environment)، حالت (State)، عمل (Action) و پاداش (Reward)
  • 38. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDPs)
  • 39. سیاست (Policy) و تابع ارزش (Value Function)
  • 40. روش‌های برنامه‌ریزی پویا در RL
  • 41. یادگیری مونت کارلو (Monte Carlo Learning)
  • 42. یادگیری تفاوت‌های زمانی (Temporal Difference Learning)
  • 43. الگوریتم SARSA: یادگیری On-Policy
  • 44. الگوریتم Q-Learning: یادگیری Off-Policy
  • 45. مسئله اکتشاف و بهره‌برداری (Exploration-Exploitation Dilemma)
  • 46. روش‌های تقریبی توابع (Function Approximation) برای حالت‌های پیوسته
  • 47. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 48. معماری شبکه‌های عصبی در DRL
  • 49. الگوریتم Deep Q-Network (DQN)
  • 50. الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان سیاست (Policy Gradient Methods)
  • 51. معماری‌های عامل-منتقد (Actor-Critic Methods)
  • 52. مفهوم هوش مصنوعی مبتنی بر فیزیک (Physics-Informed AI)
  • 53. چرا به ادغام فیزیک در RL برای سیستم‌های قدرت نیاز داریم؟
  • 54. مزایای PIRL: کارایی نمونه بالاتر و پایداری بهتر
  • 55. رویکردهای مختلف ادغام فیزیک در یادگیری تقویتی
  • 56. فیزیک به عنوان محدودیت سخت در فضای عمل
  • 57. فیزیک به عنوان جریمه در تابع پاداش
  • 58. ادغام معادلات فیزیکی به عنوان لایه‌های شبکه عصبی
  • 59. شبکه‌های عصبی مبتنی بر فیزیک (PINNs) و ارتباط آن‌ها با PIRL
  • 60. استفاده از مدل‌های فیزیکی برای تولید داده‌های مصنوعی
  • 61. تضمین فیزیکی پذیری و ایمنی تصمیمات عامل RL
  • 62. کاهش فضای جستجوی RL با استفاده از قوانین فیزیک
  • 63. پایداری و قابلیت اطمینان سیستم با PIRL
  • 64. چالش‌های پیاده‌سازی PIRL در سیستم‌های قدرت
  • 65. مطالعه موردی: نقش پخش بار در PIRL برای شبکه‌های توزیع
  • 66. اعتبار سنجی مدل‌های مبتنی بر فیزیک در محیط RL
  • 67. تعریف محیط RL برای شارژ هوشمند خودروهای برقی مقیاس بزرگ
  • 68. طراحی فضای حالت (State Space) شامل ولتاژ، بار، وضعیت شارژ EVها
  • 69. تعریف فضای عمل (Action Space) برای کنترل نرخ شارژ EVها
  • 70. طراحی تابع پاداش چندهدفه برای شارژ هوشمند EV
  • 71. گنجاندن هزینه شارژ، رضایت کاربر و پایداری شبکه در پاداش
  • 72. مدل‌سازی دینامیک شارژ و دشارژ باتری EV
  • 73. مدل‌سازی دقیق رفتار کاربران EV و الگوهای شارژ
  • 74. مدل‌سازی شبکه توزیع به عنوان بخشی از محیط RL
  • 75. فرمول‌بندی محدودیت‌های ولتاژ به عنوان جریمه در تابع پاداش
  • 76. حل مسئله شارژ هوشمند برای یک EV در مقابل ناوگان بزرگ EV
  • 77. رویکردهای یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent RL) برای EVها
  • 78. معماری‌های متمرکز و غیرمتمرکز در شارژ هوشمند EV
  • 79. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشرفته DRL (مانند PPO) برای شارژ EV
  • 80. مدیریت عدم قطعیت‌ها در تقاضای EV و تولید DG
  • 81. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های RL برای هزاران EV
  • 82. مقدمه‌ای بر رویکرد مقاله الهام‌بخش: PIRL برای شارژ EV
  • 83. جزییات گنجاندن محدودیت‌های ولتاژ شبکه در چارچوب PIRL
  • 84. استفاده از معادلات پخش بار (DC/AC) برای ارزیابی ولتاژ
  • 85. طراحی تابع پاداش با جریمه‌های هوشمند برای تخلفات ولتاژ
  • 86. فیلتر کردن عملیات نامناسب با استفاده از مدل فیزیکی
  • 87. آموزش عامل RL برای یادگیری سیاست شارژ بهینه
  • 88. بهینه‌سازی نرخ شارژ EVها برای حفظ پروفیل ولتاژ
  • 89. نقش هماهنگی با منابع DG در کنترل ولتاژ با PIRL
  • 90. مقایسه عملکرد PIRL با RL استاندارد در کنترل ولتاژ
  • 91. تحلیل حساسیت ولتاژ به نقاط اتصال EV
  • 92. محدودیت‌های توان راکتیو شارژرها در PIRL
  • 93. رویکردهای پیشگیرانه و واکنشی PIRL برای ولتاژ
  • 94. اثرات تغییرات ناگهانی بار و تولید بر ولتاژ
  • 95. ارزیابی قابلیت اطمینان و پایداری ولتاژ در سناریوهای مختلف
  • 96. بهینه‌سازی مکان‌یابی شارژرها با توجه به محدودیت‌های ولتاژ
  • 97. انتخاب ابزارهای شبیه‌سازی برای شبکه توزیع (مثلاً OpenDSS, MATPOWER)
  • 98. انتخاب فریم‌ورک‌های یادگیری تقویتی (مثلاً TensorFlow, PyTorch, Stable Baselines)
  • 99. طراحی محیط شبیه‌سازی یکپارچه برای PIRL و شارژ EV
  • 100. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های ورودی (پروفیل بار، داده‌های DG، اطلاعات شبکه)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب شارژ هوشمند خودروهای برقی با یادگیری تقویتی مبتنی بر فیزیک و محدودیت‌های ولتاژ شبکه”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا