ترجمه پایان نامه یادگیری ماشین بهینه برای حل مشکل بهینه سازی جریان برق
سایت خانه پروژه یکی از بزرگترین سایتهای فروش فایل و پروژه در کشور است که با قرار دادن هزاران پروژه در حوزه ها و رشته های مختلف به مرجعی برای دانشجویان و شرکت های تجاری برای دریافت پروژه های آماده تبدیل شده است.در زیر پروژه ای آماده با موضوع“ترجمه پایان نامه یادگیری ماشین بهینه برای حل مشکل بهینه سازی جریان برق”برای شما عزیزان قرار داده شده که توضیحات آن را در ادامه میتوانید مشاهده نمایید.
ترجمه:
صنعت و هنر ترجمه یا برگردان کار درک و تفسیر موضوعات، معانی، و مفاهیم پدید آمده در یک زبان (زبان مبدأ)، و سپس انتقال، معادل یابی و بازسازی آنها در زبانی دیگر (زبان مقصد) را بر عهده می گیرد. مترجمان کم تجربه در این فنّ ظریف، ممکن است براین باور باشند که در زبان و ترجمه، درست همانند علمی دقیق، می توان هر واژه و مفهومی را هم به طور دقیق تعریف و درک کرد، و هم آنها را به شیوه ای شفاف با پیوندهای متقابل و کاملاً ثابت، از دو حوزهٔ زبانی متفاوت به هم اتصال داد. هر چند چنین برخوردی ممکن است در مورد زبان های برنامه نویسی رایانه ای و زبان های ماشینی دیگر (همچون هوش مصنوعی) تا اندازه ای میسّر باشد، در خصوص زبان های طبیعی انسانی دور از واقعیّت و امکان است. بیشتر این پیچیدگی ها به طبیعت و نقش بی همانند زبان در تمامی تجربه ها و فرایندهای حیات انسانی چه در سطوح فردی و شخصیتی، و چه در ترازهای اجتماعی و فرهنگی بازمی گردد. واژهٔ «ترجمه» در پهلوی به صورت «ترگمان» به معنی مترجم به کار رفته است و در نوشته های آشوری به صورت «ترگومانو» دیده شده است. همچنین، در پارسی سره (فارسی خالص)، گاه از واژه های «پچواک» و «برگردان» به جای «ترجمه» استفاده می کنند.
توضیحات پروژه :
عنوان : ترجمه پایان نامه یادگیری ماشین بهینه برای حل مشکل بهینه سازی جریان برق
این پروژه یک پروژه، ترجمه مقاله می باشد.
چکیده:
با توجه به ویژگی های غیرخطی و غیر محدب مسائل بهینه سازی در سیستم های قدرت مانند جریان توان بهینه (OPF)، الگوریتم های بهینه سازی تکراری سنتی به زمان قابل توجهی برای همگرا شدن برای شبکه های الکتریکی بزرگ نیاز دارند. بنابراین، عملگرهای سیستم قدرت به دنبال روش های دیگری مانند جریان برق بهینه DC (DCOPF)برای به دست آوردن نتایج سریع تر، برای به دست آوردن وضعیت سیستم هستند. با این حال، DCOPF نتایج تقریبی را فراهم می کند و ویژگی های مهم سیستم مانند ولتاژ و توان راکتیو را نادیده می گیرد. خوشبختانه پیشرفت های اخیر در یادگیری ماشین منجر به ایجاد روش های جدیدی برای حل سریع تر، انعطاف پذیرتر و دقیق تر چنین مسائلی شده است. در این تحقیق، یک الگوریتم جریان توان بهینه مبتنی بر شبکه عصبی عمیق (DNN – OPF)روی مطالعات موردی کوچک تا بزرگ پیاده سازی می شود تا دقت و کارایی الگوریتم های مبتنی بر ML را نشان دهد.
از آنجا که روش های ML مانند NN رویکردهای جعبه سیاه در نظر گرفته می شوند، عملگرهای سیستم از حل مدل های سیستم قدرت با استفاده از آن ها راضی نیستند، زیرا چنین روش هایی استدلال پشت راه حل های تولید شده را توضیح نمی دهند. علاوه بر این، هیچ تضمینی وجود ندارد که راه حل های به دست آمده همگرا و نزدیک به بهینگی باشند. برای غلبه بر چنین مسائلی این تحقیق یک روش جدید برای طبقه بندی مشکلات ACOPF همگرا و غیر همگرا ارائه می دهد، و سپس یک روش هدایت محدودیت، براساس نرمال سازی خروجی ها و استفاده از توابع فعال سازی خاص برای ارضای محدودیت های فنی ژنراتورها مانند حداکثر و حداقل تولید را پیشنهاد می دهد. علاوه بر این، یک رویکرد پس پردازش برای بررسی هم گرایی معادلات جریان قدرت که به شکل محدودیت های برابری هستند، در نظر گرفته شده است.
روش پیشنهادی بر روی سیستم های باس IEEE24، باس IEEE 300، و باس PEGASE 1354 اعمال شده است و نتایج بهبود قابل توجهی را در زمان اجرا، در مقایسه با روش های مبتنی بر گرادیان سنتی، مانند روش های نیوتن – رافسون و گاوس – سیدل نشان می دهد. همچنین، این رویکرد در برابر مدل DCOPF ارزیابی شده است و نشان داده شده است که DNN – OPF پیشنهادی نه تنها سرعت بیشتری را فراهم می کند، بلکه دقت بالاتر در نتایج نهایی را نیز تضمین می کند. علاوه بر این، از آنجا که نیاز به اجرای مساله ACOPF با استفاده از سناریوهای مختلف، برای در نظر گرفتن تغییرات مداوم در تقاضا است، DNN – OPF پیشنهادی برای سناریوهای مختلف از ۱ تا ۱۰۰۰۰ حل می شود تا زمان اجرای بهبود یافته به دست آمده از رویکردهای مبتنی بر ML را درک کند. نتایج ما نشان می دهد که DNN می تواند زمان اجرا را با ضریب ۴۰۰ تا ۸۰۰ برای شبکه های بزرگ تا کوچک بهبود بخشد.
نحوه خرید و دانلود فایلهای پروژه :
جهت دانلود فایل های این پروژه ابتدا آن را از طریق لینک خرید به سبد خرید خود اضافه کنید و بعداز آن به سبد خرید رفته و مراحل پرداخت هزینه را تکمیل نمایید.
به محض واریز هزینه پروژه“ترجمه پایان نامه یادگیری ماشین بهینه برای حل مشکل بهینه سازی جریان برق”لینک دانلود پروژه به شما نمایش داده می شود.
فایل های پروژه بصورت 100% تست شده و تمامی فایلها سالم می باشند.
سفارش پروژه مشابه :
اگر این پروژه نیازهای شما را برطرف نمی کنید میتوانید به صفحه سفارش ترجمه تخصصی مراجعه نموده و از طریق راه های گفته شده توضیحات پروژه خود را برای ما ارسال نمایید.
مشاهده و خرید پروژه های مشابه :
در سایت خانه پروژه می توانید پروژه های مشابه زیادی را مشاهده و درصورتی که با نیازتان همخوانی داشت آن را خریداری و دانلود نمایید.جهت مشاهده این پروژه ها به صفحه ترجمه های آماده مراجعه نمایید.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.