Elektrikli araçların yaygınlaşmasıyla birlikte şarj sistemlerinin verimliliği kritik önem kazandı. Araştırmacılar, geleneksel Lyapunov optimizasyonunu tahmin yetenekleriyle geliştirerek elektrikli araç şarj planlamasında çığır açan bir yöntem geliştirdi. Bu yeni algoritma, kısa vadeli tahminleri kullanarak hem çevresel hem de ekonomik faydaları maksimize ediyor. Geleneksel yöntemler tahmin gerektirmediği için basit olmakla birlikte performans sınırları vardı. Yeni yaklaşım ise sanal kuyruk sistemleri ve hareketli horizon kontrolü birleştirerek bu sınırları aşıyor. Karbon nötralite hedefleri için kritik olan elektrikli araçların daha akıllı şarj edilmesini sağlayacak bu teknoloji, enerji sistemlerinin sürdürülebilirliğine önemli katkı sunuyor.

arXiv (Matematik) 0

Teknoloji & Yapay Zeka

21 Apr

Yapay zeka cihazları karbon emisyonunu %60 azaltacak akıllı batarya teknolojisi

Araştırmacılar, milyarlarca akıllı cihazın çevresel etkisini azaltmak için yenilikçi bir çözüm geliştirdi. FM-CAC adlı sistem, bataryaları akıllı tampon olarak kullanarak cihazların düşük karbonlu enerji kaynaklarından maksimum faydalanmasını sağlıyor. Sistem, zaman serisi tahmin modelleri kullanarak karbon emisyon seviyelerini önceden hesaplıyor ve buna göre cihazların enerji tüketimini optimize ediyor. Bu teknoloji, sürekli çalışan yapay zeka uygulamalarının çevresel etkisini önemli ölçüde azaltırken performansı koruyor. Özellikle kenar bilişim cihazlarında büyük potansiyel gösteriyor.

arXiv — Bilgisayar Sistemleri 0