REMAP Energy Solutions

📘 Energy Management in Homes and Residential Microgrids: Short-Term Scheduling and Long-Term Planning این کتاب یکی از منابع مناسب برای مطالعه خانه هوشمند از دید سیستم‌های قدرت و مدیریت انرژی است و روی مدیریت تولید، مصرف، ذخیره‌سازی و تبادل انرژی با شبکه تمرکز دارد. مباحث اصلی کتاب شامل: 1. مدیریت هوشمند مصرف، تولید و ذخیره انرژی در خانه. 2. استفاده از پنل خورشیدی برای کاهش وابستگی به شبکه. 3. مدیریت شارژ و دشارژ باتری برای استفاده بهتر از انرژی. 4. جابه‌جایی مصرف تجهیزات به زمان‌های مناسب‌تر. 5. برنامه‌ریزی مصرف و تولید انرژی در ساعات مختلف روز. 6. انتخاب ظرفیت مناسب تجهیزات و برنامه‌ریزی بلندمدت سیستم. 7. بررسی خانه یا مجموعه‌ای از خانه‌ها به‌عنوان یک میکروگرید کوچک.

https://www.sciencedirect.com/book/monograph/9780443237287/energy-management-in-homes-and-residential-microgrids

🌏@REMAPenergysolutions

🏠 نمونه واقعی خانه هوشمند انرژی؛ پروژه‌های شرکت Sonnen در آلمان در سال‌های اخیر، کشور آلمان یکی از پیشگامان توسعه خانه‌های هوشمند انرژی بوده است. یکی از نمونه‌های موفق این حوزه، سیستم‌های ارائه‌شده توسط شرکت Sonnen است که با هدف مدیریت هوشمند تولید و مصرف انرژی در خانه‌ها توسعه یافته‌اند. در این خانه‌ها، پنل‌های خورشیدی روی ساختمان انرژی پاک تولید می‌کنند. این انرژی ابتدا برای تأمین نیازهای روزمره خانه مورد استفاده قرار می‌گیرد و مقدار اضافی آن در باتری‌های ذخیره‌ساز خانگی ذخیره می‌شود. اما بخش هوشمند ماجرا، سیستم مدیریت انرژی است. این سیستم به‌صورت لحظه‌ای میزان تولید، مصرف و وضعیت شبکه برق را بررسی می‌کند و تصمیم می‌گیرد بهترین زمان برای استفاده، ذخیره یا تبادل انرژی چه زمانی است. به عنوان مثال: در طول روز، انرژی خورشیدی تولید و مصرف می‌شود. انرژی اضافی در باتری ذخیره می‌گردد. در زمان‌هایی که تولید خورشیدی کم است، خانه از انرژی ذخیره‌شده استفاده می‌کند. در شرایط مناسب، انرژی مازاد می‌تواند به شبکه برق بازگردانده شود. در برخی مدل‌های پیشرفته‌تر، باتری خودروهای برقی نیز می‌توانند به عنوان یک منبع ذخیره انرژی مورد استفاده قرار گیرند و در زمان نیاز، به تأمین برق خانه یا پایداری شبکه کمک کنند. این نوع خانه‌ها دیگر تنها یک مصرف‌کننده انرژی نیستند؛ بلکه به یک واحد هوشمند تولید، ذخیره و مدیریت انرژی تبدیل شده‌اند. آینده صنعت برق به سمت شبکه‌هایی حرکت می‌کند که در آن میلیون‌ها خانه می‌توانند همزمان تولیدکننده و مصرف‌کننده انرژی باشند.

https://www.google.com/url?q=https://sonnengroup.com/&sa=U&ved=2ahUKEwjXt8vOs_KWAxVB5AIHHRXqMHMQFnoECBAQAQ&usg=AOvVaw3m2rOw4XlhhrAxRAZj4oVJ

🌏@REMAPenergysolutions

۶اصطلاح مهم در خانه هوشمند: 1. HEMS (Home Energy Management System) 🧠⚡    سیستم مدیریت انرژی خانه است که مصرف، تولید، باتری و تجهیزات مختلف را کنترل می‌کند و تصمیم می‌گیرد انرژی در چه زمانی مصرف، ذخیره یا به شبکه منتقل شود. 2. Prosumer 🏠🔄    به خانه‌ای گفته می‌شود که هم مصرف‌کننده برق است و هم می‌تواند با تجهیزاتی مثل پنل خورشیدی، تولیدکننده انرژی باشد. 3. Demand Response (DR) 📊    به معنی تغییر یا جابه‌جایی مصرف برق بر اساس قیمت انرژی یا شرایط شبکه است؛ مثلاً شارژ خودروی برقی به ساعات کم‌باری منتقل شود. 4. V2G (Vehicle-to-Grid) 🚗⚡    فناوری‌ای است که در آن خودروی برقی فقط از شبکه شارژ نمی‌شود، بلکه در صورت نیاز می‌تواند بخشی از انرژی باتری خود را دوباره به شبکه برق برگرداند. 5. Smart Meter 📟⚡    کنتور هوشمندی است که میزان مصرف و در بعضی موارد تولید برق را به‌صورت لحظه‌ای اندازه‌گیری می‌کند و اطلاعات را بین خانه و شبکه برق منتقل می‌کند. 6. Energy Storage System (ESS) 🔋    سیستم ذخیره‌سازی انرژی است که برق اضافی را ذخیره می‌کند تا در زمان افزایش مصرف، بالا بودن قیمت برق، کاهش تولید خورشیدی یا نیاز شبکه از آن استفاده شود.

1.Home Energy Management System 2.Demand Response 3.Energy Storage System

در ادامه به یک نمونه واقعی از خانه هوشمند خواهیم پرداخت. 🌍@REMAPenergysolutions

⚡ تاریخچه خانه‌های هوشمند انرژی؛ از مصرف‌کننده تا تولیدکننده برق خانه‌ها در گذشته فقط مصرف‌کننده انرژی بودند؛ برق را از شبکه می‌گرفتند و مصرف می‌کردند. اما با توسعه انرژی‌های تجدیدپذیر، باتری‌های ذخیره‌ساز و فناوری‌های مدیریت انرژی، مفهوم جدیدی شکل گرفت: 🏠 خانه هوشمند انرژی از دهه‌های اخیر، ترکیب پنل‌های خورشیدی، سیستم‌های ذخیره‌سازی و کنترل هوشمند باعث شد خانه‌ها بتوانند: 🔋 انرژی تولید کنند ⚡ انرژی ذخیره کنند 🌐 در زمان نیاز به شبکه برق متصل شوند ↔️ حتی مازاد انرژی را به شبکه بازگردانند امروز خانه هوشمند دیگر فقط کنترل چراغ‌ها نیست؛ بلکه بخشی از آینده شبکه‌های برق هوشمند است. 🌍@REMAPenergysolutions

سلام و درود خدمت همراهان گرامی باعث افتخار است که در این ماه در کنار شما عزیزان باشم و مجموعه مطالبی را با محوریت خانه‌های هوشمند (Smart Home) با شما به اشتراک بگذارم. در این مسیر، قصد داریم به بررسی مفاهیم، فناوری‌ها و نقش خانه‌های هوشمند در آینده صنعت برق، مدیریت انرژی و استفاده از منابع تجدیدپذیر بپردازیم. امیدوارم این مجموعه مطالب بتواند گامی مؤثر در افزایش دانش و آشنایی شما با دنیای جدید انرژی و فناوری‌های هوشمند باشد. همراه ما باشید.💯💥 @REMAPenergysolutions

📣 رسیدیم به دومین موضوع ریمپ! این ماه قراره بریم سراغ یکی از بخش‌های حوزه انرژی و تکنولوژی؛ جایی که خونه‌ها فقط محل زندگی نیستن، بلکه بخشی از سیستم انرژی هوشمند می‌شن. موضوع ماه: خانه هوشمند 🏠 Smart Home قراره در ادامه با هم ببینیم چطور فناوری‌های هوشمند می‌تونن به مدیریت مصرف انرژی، افزایش بهره‌وری و استفاده هوشمندانه‌تر از منابع انرژی در خانه‌ها کمک کنن. منتظر محتواهای این ماه باشید... #Smart_Home #Energy_Management #Smart_Energy #Energy_Efficiency 🌍@REMAPenergysolutions

📄فناوری ابری در گزارشی تازه از مک‌کینزی فناوری ابری¹ دیگر صرفا ابزاری برای کاهش هزینه های فناوری اطلاعات نیست، بلکه به زیرساختی کلیدی در مسیر تحقق اهداف انشتار صفر بدل شده است. از میان ۲۱۷ اقدام کربن‌زدایی بررسی شده، ۱۰۱ مورد (۴۷٪) با یاری فناوری‌های ابری به طرز چشمگیری سریع و حدود ۲ تا ۱۰ درصد کم هزینه‌تر می‌شوند؛ اثری که تا افق ۲۰۵۰ به سالانه ۱.۵ گیگاتن کربن دی‌اکسید معادل و ارزش اقتصادی بیش از ۱۰۰ میلیارد دلار می‌رسد. سه موتور اصلی این تحول عبارتند از هوش مصنوعی و تبادل داده برای شفاف‌سازی انتشارهای Scope 3، اینترنت اشیا و دوقلوی دیجیتال برای بهینه سازی بلادرنگ تجهیزات (حدود ۱۰٪ صرفه‌جویی انرژی)، و یادگیری ماشین همراه با رایانش با کارایی بالا برای حل مسائل پیچیدهٔ طراحی و لجستیک بیشترین ظرفیت بهره‌گیری از این فناوری‌ها به بخش های تولید و حمل ونقل تعلق دارد. 🚗 در صنعت خودرو، دوقلوی دیجیتال حدود ۲۰٪ از انتشار را کاهش می دهد و در حمل ونقل نیز بیش از ۵۰ اقدام با پتانسیل ۲.۸ گیگاتن کربن دی‌اکسید معادل شناسایی شده است. ❕ کربن‌زدایی با تکیه بر ابر، از فرآیندی کند و پرهزینه به مسیری داده محور، قابل اندازه گیری و اقتصادی تبدیل میشود.

1. Cloud

🌍@REMAPenergysolutions

⚙Job موقعیت کاری در شرکتهای Giga energy, RINA, Tesla, Women in cleantech خوب است حین اقدام کردن برای موقعیت‌های کاری ۱- با افراد شاغل در آن سازمان‌ها تماس گرفته و یک informational interview داشته‌باشید. ۲- لیستی از موسسات فعال در حوزه‌های مختلف کاری تهیه کنید. ۳- لیستی از مهارت‌های مورد نیاز پرتکرار برای موقعیت‌های کاری مورد علاقه‌تان تهیه کنید. ۴- برای کسب آن مهارت‌ها برنامه‌ریزی کنید. ۵- صفحات موسسات مورد علاقه‌تان را در شبکه‌های اجتماعی (عمدتا لینکدین و توییتر) دنبال کنید. ۶- این لیست‌ها را به تدریج و در طول زمان تکمیل کنید. با این رویکرد، آگهی‌های شغلی می‌توانند نقش نقشه مسیر یادگیری را برای شما ایفا کنند. 🌍@REMAPenergysolutions

📈Report افزایش سهم خودروهای الکتریکی با قابلیت تزریق توان به شبکه با راه‌اندازی شارژ هوشمند و دوطرفه، دارندگان خودروهای برقی می‌توانند هزینه‌های شارژ را کاهش داده و در برخی موارد با مشارکت در خدمات شبکه، مانند تنظیم فرکانس، درآمد کسب کنند. قابلیت‌های انتقال بار و اتصال خودرو به شبکه (V2G) مزایای قابل توجهی برای سیستم برق فراهم می‌کند و به کاهش تقاضای اوج مصرف کمک کرده و به طور بالقوه نیاز به سرمایه‌گذاری در شبکه برق در آینده را محدود می‌کند - مزایایی که می‌توان برای آنها به دارندگان خودروهای برقی غرامت پرداخت کرد. در این خودرو‌ها، BMS با تخمین دقیق وضعیت باتری و متوازنسازی سلولی، ایمنی و طول عمر بسته را تأمین میکند. در کاربرد V2G، این سامانه به‌عنوان رابط شبکه هوشمند، جریان دوسویه را مدیریت و تنش الکتروشیمیایی را کاهش میدهد. 📎لینک گزارش کامل 🌍@REMAPenergysolutions

5️⃣ Machine Learning: A Probabilistic Perspective بررسی یادگیری ماشین از زاویه‌ی احتمال و آمار: 🔗 https://people.csail.mit.edu/moitra/docs/bookexv2.pdf 6️⃣ Probability Theory: Theory and Examples درک بهتر بخش‌های آماری یادگیری ماشین: 🔗 https://sites.math.duke.edu/~rtd/PTE/PTE5_011119.pdf 8️⃣ Fundamentals of Applied Probability یادگیری احتمال با تمرکز بیشتر روی کاربردها: 🔗 https://sites.math.duke.edu/~rtd/EP4A/EP4A_April2021.pdf 🌏@REMAPenergysolutions

1️⃣ Understanding Machine Learning یادگیری ماشین از پایه و با درک الگوریتم‌ها: 🔗 https://cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf 2️⃣ Mathematical Foundations of Machine Learning یادگیری اصولی ریاضیات مورد نیاز برای یادگیری ماشین: 🔗 https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf 3️⃣ Mathematical Analysis of Machine Learning Algorithms بررسی مبانی ریاضی و تحلیلی الگوریتم‌های ML: 🔗 https://tongzhang-ml.org/lt-book/lt-book.pdf 4️⃣ Neural Networks and Learning Machines شناخت شبکه‌های عصبی، نحوه‌ی یادگیری آن‌ها و اصول آموزش مدل‌ها: 🔗 https://arxiv.org/pdf/1901.05639 🌍@REMAPenergysolutions

یادگیری ماشین یک مسیر مرحله‌به‌مرحله است؛ از برنامه‌نویسی و مبانی ریاضی و آماری شروع می‌شود و به الگوریتم‌های یادگیری ماشین، ارزیابی مدل‌ها، یادگیری عمیق و در نهایت حل مسائل واقعی می‌رسد. 🔑 این مهارت‌ها در حوزه‌هایی مثل BMS کاربرد زیادی دارند؛ جایی که با استفاده از داده‌های ولتاژ، جریان، دما، SOC و SOH، از ML برای پیش‌بینی وضعیت باتری، تشخیص خطا، تخمین عمر باقی‌مانده و بهینه‌سازی عملکرد سیستم استفاده کرد. 🌍@REMAPenergysolutions

📚Book الگوریتم‌های هوش مصنوعی مانند شبکه‌های عصبی، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی توضیح‌پذیر و روش‌های بهینه‌سازی کوانتومی ارائه‌شده در این کتاب، ابزارهای خوبی هستند که امروزه برای مدل‌سازی رفتارهای غیرخطی باتری، تخمین دقیق SoC و SoH و پیش‌بینی خطا در BMSهای نوین استفاده می‌شوند. از طرفی، با توجه به توسعه نسل جدید سیستم‌های مدیریت باتری بی‌سیم¹ در خودروهای الکتریکی و سیستم‌های ذخیره‌ساز مقیاس‌بزرگ در ریزشبکه‌ها، مفاهیم این کتاب در زمینه ارتباطات ایمن، کاهش تاخیر و شبکه‌سازی سنسورها، می‌تواند ایده‌های تحقیقاتی و کاربردی فوق‌العاده‌ای به همراه داشته باشد.

1. wBMS

🌍@REMAPenergysolutions