IA Explicável e Otimização Evolutiva de Energia Verde para Processamento Seguro de Sinal em Redes Inteligentes com Controle de Sinal de Trânsito que Preserva a Privacidade

A enorme quantidade de informações geradas por sensores inteligentes e a necessidade de tomada de decisão rápida apresentam desafios significativos em processamento de sinal, segurança da comunicação e transparência do sistema. As plataformas de gerenciamento de energia baseadas em IA existentes geralmente funcionam como "caixas pretas", limitando a interpretabilidade e levantando preocupações relacionadas à confidencialidade dos dados, confiança e segurança ciberfísica. Para abordar essas questões, este estudo propõe uma estrutura de processamento seguro de sinal habilitada por inteligência artificial explicável (XAI) e otimização evolutiva de energia verde (EGPO) para redes de energia renovável inteligentes, com ênfase em preservar a privacidade dos dados na regulação de sinais de trânsito. A abordagem proposta integra análise de sinal em tempo real para detecção de falhas, estimativa de potência e distribuição de energia consciente do tráfego com algoritmos de ML interpretáveis, incluindo redes neurais profundas aprimoradas por SHAP e aprendizado por reforço explicável. A confidencialidade é garantida através do uso de redes neurais distribuídas e criptografia homomórfica (HE), enquanto protocolos de comunicação seguros e gerenciamento de identidade baseado em blockchain melhoram a integridade e a segurança dos dados. Técnicas de otimização evolutiva são empregadas para melhorar a alocação de energia com base nas condições de tráfego e para equilibrar dinamicamente as cargas de energia renovável. Resultados experimentais demonstram uma redução significativa nos atrasos de comunicação e nas ameaças à segurança, uma melhoria de 23% na eficiência energética e uma precisão de 96,4% na detecção de anomalias, com base em conjuntos de dados de rede inteligente (SG) de referência e cenários de tráfego simulados. Esta estrutura oferece uma base altamente inteligente, segura e transparente para redes de energia de próxima geração integradas com redes de transporte.