36、物联网在可持续能源系统中的应用与发展

物联网在可持续能源系统中的应用与发展

1. 引言：背景与驱动力

如今，智能城市在各国蓬勃发展，人口呈指数级增长，对基本设施和服务的需求也同步上升。智能城市通过物联网产生并分配大量数据，但控制这些数据颇具挑战。为解决此问题，采用了深度强化学习（DRL），它是一种成功的时变控制行为系统，具有成本和时间效率高的优点，还能利用深度神经网络对框架内的能源设备进行分类。

随着智能城市的快速发展，可再生能源（RES）增加，废物管理得到改善，信息和通信技术（ICT）基础设施的实施也增多。主要目标是利用现场和非现场资源降低智能电力系统的复杂性，为此提出了基于物联网的智能绿色能源方案，用于检测能源消耗、保障通信安全和预测需求。

物联网在日常生活的各个领域有广泛应用，例如智能城市物联网中的能源合作。物联网网关相互连接进行能量收集，通过凸优化找到网关间的最优能量转移，以平衡能源需求。

在能源领域，技术不断发展，现有资源易过时，尤其是在数字变革中。本十年可持续能源发展迅速，实施物联网和5G无线通信等服务对于产生强大、安全和可持续的能源至关重要。萤火虫群优化技术可监测能源供需并按需分配。

人工智能（AI）技术在能源领域发展迅猛，它将需求、供应和可再生能源的数据整合到电网中进行控制，主要体现在太阳能和氢能发电、供需管理控制以及新兴技术三个方面，其核心是利用大数据提高未来能源市场的效率和性能。

对于新兴能源管理系统，特别是在5G通信中，需要可持续需求响应（DR）模型来处理绿色能源的波动，通过软件定义网络、网络功能虚拟化和整数线性规划等鼓励可再生能源的使用。DR是一种请求行动模型，能使能源消耗成为管理模型的一部分。

不同国家的政府致力