کتاب طراحی یک چارچوب معاملاتی عادلانه و قابل توضیح انرژی P2P با استفاده از بهینه‌سازی، نظریه بازی و یادگیری تقویتی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

طراحی یک چارچوب معاملاتی عادلانه و قابل توضیح انرژی P2P با استفاده از بهینه‌سازی، نظریه بازی و یادگیری تقویتی طراحی یک چارچوب معاملاتی عادلانه و قابل توضیح انرژی P2P با استفاده از بهینه‌سازی، نظریه با...

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 87,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی یک چارچوب معاملاتی عادلانه و قابل توضیح انرژی P2P با استفاده از بهینه‌سازی، نظریه بازی و یادگیری تقویتی

موضوع کلی: انرژی‌های تجدیدپذیر و شبکه‌های هوشمند

موضوع میانی: مبادلات انرژی همتا به همتا (P2P) و عدالت انرژی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر آینده انرژی و نقش ریزشبکه‌ها
  • 2. اهمیت منابع انرژی تجدیدپذیر
  • 3. مبانی شبکه‌های هوشمند (Smart Grids)
  • 4. معماری شبکه‌های هوشمند
  • 5. چالش‌های شبکه‌های هوشمند سنتی
  • 6. مفهوم ریزشبکه (Microgrid)
  • 7. انواع ریزشبکه‌ها
  • 8. کاربردهای ریزشبکه‌ها
  • 9. معرفی مبادلات انرژی همتا به همتا (P2P Energy Trading)
  • 10. مزایای مبادلات انرژی P2P
  • 11. چالش‌های مبادلات انرژی P2P
  • 12. مفهوم عدالت انرژی (Energy Equity)
  • 13. اهمیت عدالت انرژی در سیستم‌های انرژی
  • 14. تعریف و ابعاد عدالت انرژی
  • 15. نیاز به چارچوب‌های معاملاتی عادلانه
  • 16. ارتباط عدالت انرژی با ریزشبکه‌ها
  • 17. مقاله علمی "An Explainable Equity-Aware P2P Energy Trading Framework..."
  • 18. مروری بر ساختار و اهداف مقاله
  • 19. نقش نوآوری‌های مقاله در حوزه P2P
  • 20. مبانی بهینه‌سازی در مبادلات انرژی
  • 21. مدل‌سازی مسائل بهینه‌سازی
  • 22. انواع الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 23. بهینه‌سازی خطی و غیرخطی
  • 24. برنامه‌ریزی عدد صحیح
  • 25. مقدمه‌ای بر نظریه بازی (Game Theory)
  • 26. مفاهیم پایه نظریه بازی
  • 27. استراتژی‌ها، پرداخت‌ها و تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 28. بازی‌های پویا و تکراری
  • 29. کاربرد نظریه بازی در مبادلات انرژی P2P
  • 30. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 31. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی (عامل، محیط، پاداش)
  • 32. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (Q-Learning, Deep Q-Networks)
  • 33. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 34. کاربرد یادگیری تقویتی در تصمیم‌گیری بهینه
  • 35. مدل‌سازی یک ریزشبکه برای تحلیل
  • 36. معرفی اجزای ریزشبکه (تولیدکنندگان، مصرف‌کنندگان، ذخیره‌سازها)
  • 37. مشخصات منابع انرژی تجدیدپذیر در ریزشبکه
  • 38. مدل‌سازی مصرف انرژی خانوارها
  • 39. تأثیر عوامل اقتصادی بر مصرف و تولید
  • 40. مبانی قیمت‌گذاری در مبادلات انرژی
  • 41. استراتژی‌های قیمت‌گذاری در بازارهای انرژی
  • 42. نقش تقاضا و عرضه در تعیین قیمت
  • 43. مفهوم قیمت‌گذاری پویا (Dynamic Pricing)
  • 44. چالش‌های قیمت‌گذاری عادلانه
  • 45. معرفی چارچوب معاملاتی P2P مقاله
  • 46. اهداف اصلی چارچوب توسعه‌یافته
  • 47. مولفه‌های کلیدی چارچوب
  • 48. نقش محوری بهینه‌سازی در چارچوب
  • 49. فاز جمع‌آوری داده و پیش‌بینی
  • 50. مدل‌سازی تولید و مصرف انرژی
  • 51. مدل‌سازی ظرفیت ذخیره‌سازی
  • 52. مدل‌سازی ویژگی‌های اقتصادی خانوارها
  • 53. معرفی مفهوم "قابلیت توضیح" (Explainability) در هوش مصنوعی
  • 54. اهمیت قابلیت توضیح در سیستم‌های انرژی
  • 55. روش‌های تحقیق در حوزه Explainable AI (XAI)
  • 56. کاربرد XAI در تفسیر تصمیمات معاملاتی
  • 57. روش‌های بصری‌سازی داده‌ها و نتایج
  • 58. تجزیه و تحلیل ریسک در مبادلات انرژی P2P
  • 59. مفهوم ریسک و عدم قطعیت در سیستم‌های انرژی
  • 60. روش‌های کمی‌سازی ریسک
  • 61. استراتژی‌های مدیریت ریسک
  • 62. ادغام ریسک در مدل‌های بهینه‌سازی
  • 63. مبانی عدالت اجتماعی و اقتصادی در ریزشبکه‌ها
  • 64. تعریف و معیارهای سنجش عدالت اجتماعی
  • 65. نقش عدالت اقتصادی در پذیرش فناوری‌های جدید
  • 66. تأثیر توزیع منافع و هزینه‌ها
  • 67. پیاده‌سازی عدالت در طراحی چارچوب
  • 68. مفهوم "Equity-Awareness" در چارچوب مقاله
  • 69. روش‌های ادغام ملاحظات عدالت در مدل‌ها
  • 70. شاخص‌های سنجش عدالت انرژی
  • 71. انواع ذینفعان در ریزشبکه
  • 72. نحوه ارزیابی تأثیر چارچوب بر گروه‌های مختلف
  • 73. مبانی نظریه بازی در چارچوب P2P
  • 74. مدل‌سازی تعامل بین عاملان (خانوارها)
  • 75. انتخاب تابع پرداخت (Payoff Function) متناسب با اهداف
  • 76. تعادل نش در بازی مبادلات انرژی
  • 77. پیاده‌سازی نظریه بازی برای دستیابی به نتایج عادلانه
  • 78. کاربرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 79. طراحی فضای حالت (State Space) و فضای عمل (Action Space)
  • 80. تعریف تابع پاداش (Reward Function) با رویکرد عدالت
  • 81. آموزش عاملان یادگیری تقویتی
  • 82. ارزیابی عملکرد عاملان در محیط شبیه‌سازی شده
  • 83. پیاده‌سازی مبادلات انرژی P2P مبتنی بر بهینه‌سازی
  • 84. تنظیم مدل بهینه‌سازی برای یک دوره معاملاتی
  • 85. تعیین متغیرهای تصمیم‌گیری (خرید/فروش)
  • 86. حل مدل بهینه‌سازی و تحلیل نتایج
  • 87. پیاده‌سازی مبادلات انرژی P2P با استفاده از نظریه بازی
  • 88. مدل‌سازی بازی رقابتی بین خانوارها
  • 89. تعیین استراتژی‌های بهینه برای هر خانوار
  • 90. یافتن تعادل نش و تحلیل آن
  • 91. پیاده‌سازی مبادلات انرژی P2P با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 92. شبیه‌سازی محیط ریزشبکه
  • 93. آموزش عاملان RL برای تصمیم‌گیری در هر گام زمانی
  • 94. ارزیابی استراتژی‌های آموخته شده
  • 95. مدل‌سازی تأثیرات اقتصادی بر خانوارها
  • 96. تحلیل رفاه اقتصادی خانوارها قبل و بعد از مبادله
  • 97. ارزیابی توزیع سود بین خانوارها
  • 98. شناسایی خانواده‌های آسیب‌پذیر و نحوه حمایت از آن‌ها
  • 99. سناریوهای مختلف اقتصادی و تحلیل تأثیر آن‌ها
  • 100. معیارهای ارزیابی چارچوب معاملاتی
تگ‌ها: Energy Equity Explainable AI Game Theory microgrid Optimization P2P Energy Trading reinforcement learning renewable energy Smart Grid بهینه سازی عدالت انرژی قابلیت توضیح مبادلات انرژی P2P نظریه بازی یادگیری تقویتی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.