, ,

کتاب استراتژی‌های یادگیری تقویتی پیشرفته برای مدیریت انرژی در ریزشبکه‌ها

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 استراتژی‌های یادگیری تقویتی پیشرفته برای مدیریت انرژی در ریزشبکه‌ها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت انرژی در شبکه‌های توزیع هوشمند با قابلیت یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر ریزشبکه ها و چالش های مدیریت انرژی
  • 2. مفاهیم اساسی ریزشبکه ها
  • 3. انواع ریزشبکه ها (متصل به شبکه، جزیره ای)
  • 4. اجزای اصلی ریزشبکه ها (منابع تولید، بارها، سیستم ذخیره سازی)
  • 5. چالش های مدیریت انرژی در ریزشبکه ها
  • 6. نوسانات منابع انرژی تجدیدپذیر
  • 7. تغییرات بار
  • 8. قابلیت اطمینان و پایداری
  • 9. مدیریت اقتصادی
  • 10. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 11. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 12. عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 13. مسئله یادگیری تقویتی
  • 14. الگوریتم های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 15. یادگیری Q
  • 16. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 17. یادگیری سیاست گرادیان (Policy Gradient)
  • 18. الگوریتم Actor-Critic
  • 19. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت انرژی
  • 20. مدل سازی مسئله مدیریت انرژی به عنوان مسئله یادگیری تقویتی
  • 21. تعریف حالت، عمل و تابع پاداش برای مدیریت انرژی
  • 22. انتخاب الگوریتم یادگیری تقویتی مناسب
  • 23. شبیه سازی و ارزیابی عملکرد الگوریتم ها
  • 24. استراتژی های یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 25. یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent RL)
  • 26. مدل های همکاری و رقابتی در Multi-Agent RL
  • 27. کاربرد Multi-Agent RL در هماهنگی ریزشبکه ها
  • 28. یادگیری تقویتی با مدل (Model-Based RL)
  • 29. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 30. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 31. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN) در Deep RL
  • 32. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) در Deep RL
  • 33. شبکه های عصبی ترنسفورمر (Transformer) در Deep RL
  • 34. یادگیری تقویتی با پاداش متناوب (Hierarchical RL)
  • 35. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Reward RL)
  • 36. یادگیری تقویتی با یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 37. یادگیری تقویتی با یادگیری از طریق انتقال (Transfer Learning)
  • 38. یادگیری تقویتی با یادگیری بدون نظارت (Unsupervised RL)
  • 39. یادگیری تقویتی با یادگیری نیمه نظارت (Semi-Supervised RL)
  • 40. یادگیری تقویتی با یادگیری افزایشی (Incremental RL)
  • 41. یادگیری تقویتی با یادگیری کارآمد از داده (Sample-Efficient RL)
  • 42. یادگیری تقویتی با یادگیری پایدار (Robust RL)
  • 43. یادگیری تقویتی با یادگیری ایمن (Safe RL)
  • 44. یادگیری تقویتی با یادگیری قابل تفسیر (Explainable RL)
  • 45. استراتژی های پیشرفته برای مدیریت منابع تولید انرژی تجدیدپذیر
  • 46. بهینه سازی تولید انرژی خورشیدی با RL
  • 47. بهینه سازی تولید انرژی بادی با RL
  • 48. مدیریت عدم قطعیت در منابع تجدیدپذیر با RL
  • 49. پیش بینی تولید انرژی تجدیدپذیر با RL
  • 50. استراتژی های پیشرفته برای مدیریت بار
  • 51. پاسخگویی بار (Demand Response) با RL
  • 52. تغییر پروفیل بار با RL
  • 53. مدیریت بار قابل انعطاف (Flexible Load Management) با RL
  • 54. بهینه سازی مصرف انرژی خانگی با RL
  • 55. استراتژی های پیشرفته برای مدیریت سیستم ذخیره سازی انرژی
  • 56. بهینه سازی شارژ و دشارژ باتری با RL
  • 57. مدیریت سیستم های ذخیره سازی انرژی در مقیاس بزرگ با RL
  • 58. ادغام سیستم های ذخیره سازی انرژی با منابع تجدیدپذیر با RL
  • 59. استراتژی های پیشرفته برای مدیریت اقتصادی ریزشبکه
  • 60. بازار انرژی ریزشبکه با RL
  • 61. قراردادهای انرژی با RL
  • 62. بهینه سازی سود و کاهش هزینه با RL
  • 63. مدیریت ریسک در بازار انرژی با RL
  • 64. استراتژی های پیشرفته برای تضمین قابلیت اطمینان و پایداری
  • 65. کنترل ولتاژ و فرکانس با RL
  • 66. مدیریت خطای ریزشبکه با RL
  • 67. بازیابی پس از قطعی با RL
  • 68. افزایش انعطاف پذیری ریزشبکه با RL
  • 69. کاربرد RL در ریزشبکه های هوشمند
  • 70. اتصال به شبکه هوشمند با RL
  • 71. ارتباطات در ریزشبکه ها با RL
  • 72. امنیت سایبری در ریزشبکه ها با RL
  • 73. محیط های شبیه سازی برای یادگیری تقویتی در ریزشبکه ها
  • 74. MATLAB/Simulink
  • 75. OpenAI Gym
  • 76. PyTorch/TensorFlow
  • 77. GridLAB-D
  • 78. NS-3
  • 79. ارزیابی و معیارهای عملکرد
  • 80. شاخص های قابلیت اطمینان (SAIFI, SAIDI)
  • 81. شاخص های اقتصادی (هزینه، سود)
  • 82. شاخص های پایداری (نوسانات ولتاژ و فرکانس)
  • 83. شاخص های عملکرد RL (نرخ همگرایی، میزان پاداش)
  • 84. چالش ها و راهکارهای عملی
  • 85. پیاده سازی در دنیای واقعی
  • 86. مقیاس پذیری الگوریتم ها
  • 87. نیاز به داده های واقعی
  • 88. امنیت و حریم خصوصی
  • 89. مسائل اخلاقی
  • 90. آینده پژوهی و روندهای نوین
  • 91. ترکیب RL با سایر تکنیک های هوش مصنوعی
  • 92. استفاده از یادگیری تقویتی برای طراحی ریزشبکه
  • 93. ریزشبکه های خود-سازمانده با RL
  • 94. ریزشبکه های با قابلیت یادگیری مداوم
  • 95. ریزشبکه های با تعامل انسان و عامل RL
  • 96. مطالعات موردی و کاربردهای عملی
  • 97. ریزشبکه های صنعتی
  • 98. ریزشبکه های مسکونی
  • 99. ریزشبکه های روستایی
  • 100. ریزشبکه های اضطراری

📚 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 استراتژی‌های یادگیری تقویتی پیشرفته برای مدیریت انرژی در ریزشبکه‌ها”

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

پیمایش به بالا