Cari 1 contoh m engenai implem entasi komputasi cerda s sistem tenaga listrik menggun akan ma jarin gan syaraf tiruan (yang ada implemen tasinya ke dalam bahasa p Demrograma nj

Salah satu contoh implementasi komputasi cerdas pada sistem tenaga listrik menggunakan jaringan syaraf tiruan adalah prediksi beban listrik. Implementasi ini dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma *backpropagation* dalam jaringan syaraf tiruan *feedforward* (misalnya, Multilayer Perceptron atau MLP).

Berikut contoh sederhana implementasi prediksi beban listrik menggunakan Python dan library TensorFlow/Keras (perlu diingat bahwa ini adalah contoh sederhana dan mungkin perlu modifikasi signifikan untuk aplikasi dunia nyata):

```python
import tensorflow as tf
import numpy as np

Data pelatihan (contoh data, perlu diganti dengan data aktual)
X_train = np.array([[10, 20, 30], [20, 30, 40], [30, 40, 50], [40, 50, 60]]) Fitur (misal:

beban hari sebelumnya, suhu, hari dalam seminggu)
y_train = np.array([25, 35, 45, 55])

Target (beban listrik hari ini)

Membuat model jaringan syaraf tiruan
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(3,)), Layer tersembunyi dengan 64 neuron dan fungsi aktivasi ReLU
tf.keras.layers.Dense(1) Layer output dengan 1 neuron (untuk prediksi beban)
])

Mengkompilasi model
model.compile(optimizer='adam', loss='mse') Menggunakan optimizer Adam dan Mean Squared Error sebagai fungsi loss

Melatih model
model.fit(X_train, y_train, epochs=100) Melatih model selama 100 epoch

Memprediksi beban listrik baru
X_new = np.array([[50, 60, 70]])
y_pred = model.predict(X_new)
print(f"Prediksi beban listrik:

{y_pred[0][0]}")
```

Penjelasan Kode:

* Data Pelatihan: `X_train` berisi data fitur (misalnya, beban listrik pada hari-hari sebelumnya, suhu, hari dalam seminggu, dll.), dan `y_train` berisi data target (beban listrik yang ingin diprediksi). Data ini harus diganti dengan data aktual dari sistem tenaga listrik.
* Model Jaringan Syaraf Tiruan: Kode ini membuat model MLP sederhana dengan satu layer tersembunyi. Jumlah neuron dan layer dapat disesuaikan. Fungsi aktivasi ReLU digunakan pada layer tersembunyi.
* Kompilasi Model: Model dikompilasi dengan menggunakan optimizer Adam (untuk mengoptimalkan bobot dan bias) dan Mean Squared Error (MSE) sebagai fungsi loss (untuk mengukur kesalahan prediksi).
* Pelatihan Model: Model dilatih menggunakan data pelatihan. `epochs` menentukan jumlah iterasi pelatihan.
* Prediksi: Model digunakan untuk memprediksi beban listrik baru berdasarkan data input `X_new`.

Keterbatasan Contoh:

Contoh ini sangat sederhana dan hanya untuk ilustrasi. Aplikasi di dunia nyata membutuhkan:

* Data yang lebih banyak dan lebih akurat: Model akan lebih akurat dengan data yang lebih banyak dan representatif.
* Pra-pemrosesan data: Data mungkin perlu dinormalisasi atau distandarisasi sebelum digunakan untuk pelatihan.
* Model yang lebih kompleks: Model yang lebih kompleks (dengan lebih banyak layer dan neuron) mungkin diperlukan untuk mencapai akurasi yang lebih tinggi.
* Teknik regularisasi: Teknik seperti *dropout* atau *weight decay* dapat digunakan untuk mencegah *overfitting*.
* Evaluasi performa: Performa model perlu dievaluasi menggunakan metrik seperti MSE, RMSE, atau MAE.


Contoh ini menunjukkan bagaimana jaringan syaraf tiruan dapat digunakan untuk prediksi beban listrik. Konsep yang sama dapat diterapkan pada berbagai aplikasi lain dalam sistem tenaga listrik, seperti deteksi fault, perencanaan jaringan, dan kontrol sistem. Namun, perlu diingat bahwa implementasi yang sebenarnya jauh lebih kompleks dan membutuhkan keahlian khusus di bidang pemrograman dan sistem tenaga listrik.