Günümüzde enerji bağımsızlığı ve sürdürülebilirlik hedefleri doğrultusunda nanoşebeke sistemleri giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Bu sistemler, yerel enerji üretimi, depolaması ve tüketimini optimize ederek enerji verim liliğini artırmayı ve maliyetleri düşürmeyi amaçlamaktadır. Bu makalede, nanoşebekelerde yapay zeka tabanlı bir enerji yönetim sisteminin tasarımı ve MATLAB/Simulink ortamında simülasyonu sunulmaktadır. Çalışma, nanoşebeke kavramını, mikroşebekelerden fark larını ve enerji yönetim sistemlerinin kritik rolünü ele almaktadır. Yapay zeka tekniklerinin enerji yönetimindeki potansiyeli vurgulanarak, özellikle yük tahmini ve batarya yönetimi gibi alanlarda yapay sinir ağları (YSA) gibi algoritmaların kullanımı inc elenmiştir. Geliştirilen model, enerji üretimi, tüketimi ve depolama verileri kullanılarak simüle edilmiş, elde edilen sonuçlar analiz edilmiş ve yapay zeka tabanlı enerji yönetim sistemlerinin klasik yöntemlere kıyasla sunduğu avantajlar değerlendirilmişt ir. Simülasyon bulguları, önerilen yapay zeka tabanlı yaklaşımın nanoşebeke sistemlerinin performansını, güvenilirliğini ve ekonomik verimliliğini önemli ölçüde artırabileceğini göstermektedir.
As energy independence and sustainability become higher priorities, nanogrid technologies are gaining increasing significance. These systems aim to improve energy efficiency and reduce costs by optimizing local energy production, storage, and consumption. This article presents the design and simulation of an AI-based energy management system for nanogrids in the MATLAB/Simulink environment. The study examines the concept of nanogrids, their differences from microgrids, and the critical role of energy management systems. It emphasizes the potential of AI techniques in energy management and explores the use of algorithms such as artificial neural networks (ANNs), particularly for load forecasting and battery management. The developed model was simulated using energy production, consumption, and storage data. The results were analyzed, and the advantages of AI-based energy management systems over traditional methods were evaluated. The simulation findings demonstrate that the proposed AI-based approach can significantly enhance the performance, reliability, and economic efficiency of nanogrid energy management systems.
