سیستم طراحی تنظیم فرکانس شبکه بهبود یافته با هوش مصنوعی برای سیستم های ذخیره سازی انرژی تجاری و صنعتی

با افزایش نفوذ انرژی‌های تجدیدپذیر در سیستم‌های قدرت مدرن و پیچیدگی بار متغیر، مشکلات ناپایداری، به خصوص نوسانات فرکانس، برجسته‌تر شده‌اند. سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی تجاری و صنعتی هوشمند با استفاده از هوش مصنوعی برای افزایش کارایی و دقت تنظیم فرکانس شبکه عمل می‌کنند. آنها نظارت فرکانس در زمان واقعی، پاسخ‌های شارژ/آزادسازی در سطح میلی‌ثانیه، برنامه‌ریزی هوشمند با بهینه‌سازی مداوم و تطبیق با شرایط عملیاتی پیچیده را ممکن می‌سازند - این امر منجر به تقویت پایداری شبکه و تضمین عملکرد ایمن و قابل اعتماد سیستم قدرت می‌شود.

1 تحلیل نیاز
1.1 نیازهای عملکردی

در طراحی سیستم‌های تنظیم فرکانس شبکه برای ذخیره‌سازی انرژی تجاری/صنعتی هوشمند، گام اول تعریف عملکردهای اصلی برای تضمین پاسخ‌های به موقع و دقیق به تغییرات فرکانس شبکه و حفظ پایداری است. نیازهای کلیدی شامل:

• نظارت فرکانس در زمان واقعی: تجهیز با حسگرهای با دقت بالا برای ثبت تغییرات فرکانس دقیق و انتقال داده‌ها به واحد پردازش مرکزی به طور فوری.

• پاسخ سریع شارژ/آزادسازی: دستیابی به پاسخ در سطح میلی‌ثانیه به تغییرات فرکانس با تعدیل توان شارژ/آزادسازی برای جبران انحرافات.

• الگوریتم‌های برنامه‌ریزی هوشمند: استفاده از مدل‌های پیشرفته (منطق فازی، الگوریتم‌های ژنتیک، یادگیری عمیق) برای تصمیمات هوشمند شارژ/آزادسازی - تعادل بین کارایی تنظیم و کارایی انرژی.

• رابط ارتباطی با عامل شبکه: ارائه رابط‌های استاندارد برای یکپارچه‌سازی بدون مشکل با مراکز فرماندهی شبکه برای دریافت دستورالعمل‌های تنظیم و گزارش وضعیت سیستم.

1.2 نیازهای عملکردی

برای تضمین کارایی و قابلیت اطمینان سیستم تنظیم فرکانس شبکه برای سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی تجاری و صنعتی هوشمند، باید معیارهای عملکرد زیر رعایت شوند:

• زمان پاسخ: زمان از لحظه دریافت سیگنال انحراف فرکانس تا شروع به تعدیل وضعیت شارژ/آزادسازی نباید بیش از ۱۰۰ میلی‌ثانیه باشد، این امر امکان پاسخ سریع به تغییرات فرکانس شبکه را می‌دهد.

• دقیقی تنظیم فرکانس: پس از جبران انحراف فرکانس، فرکانس شبکه باید در محدوده ±۰.۰۱Hz از فرکانس هدف باقی بماند، این امر پایداری سیستم قدرت و کیفیت تأمین برق را تضمین می‌کند.

• قابلیت اطمینان سیستم: سیستم باید دارای قابلیت اطمینان و تحمل خطا بالا باشد. حتی در شرایط آب و هوا شدید یا موقعیت‌های ناگهانی، باید عملکرد عادی را حفظ کند و میزان متوسط زمان خرابی در سال نباید بیش از ۲ ساعت باشد.

• تطبیق‌پذیری: سیستم باید تحت شرایط بار مختلف (مثلاً دوره‌های پیک، دوره‌های غیرپیک) به طور خودکار استراتژی تنظیم فرکانس را تعدیل کند. این امر امکان مشارکت موثر در تنظیم فرکانس شبکه در هر شرایطی را می‌دهد و انعطاف‌پذیری و مقاومت شبکه را افزایش می‌دهد. علاوه بر این، سیستم باید تا حدی مقیاس‌پذیر و قابل به‌روزرسانی باشد تا با نیازهای آینده بازار برق و توسعه فناوری تطبیق یابد.

2 طراحی مجهز به هوش مصنوعی برای سیستم تنظیم فرکانس شبکه
2.1 ماژول نظارت و پیش‌بینی در زمان واقعی

این ماژول، بنیادی از سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی تجاری/صنعتی هوشمند، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیشرفته برای نظارت بر فرکانس‌های شبکه در زمان واقعی و پیش‌بینی روندها استفاده می‌کند. این ماژول امکان تصمیم‌گیری پیشگیرانه برای تنظیم فرکانس را از طریق:

• حسگرهای با دقت بالا در گره‌های شبکه جمع‌آوری داده‌های فرکانس در زمان واقعی و انتقال آن به CPU.

• مدل‌های سری زمانی (ARIMA/LSTM) آموزش‌دیده بر روی داده‌های تاریخی برای شناسایی الگوها و دوره‌های تناوبی.

• تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده پیش‌بینی روندهای فرکانس (ثانیه تا دقیقه‌ها قبل) بر اساس حالات فعلی/تاریخی، هدایت استراتژی‌های سیستم ذخیره‌سازی.

2.2 ماژول کنترل شارژ-آزادسازی با پاسخ سریع

این ماژول وضعیت شارژ-آزادسازی سیستم ذخیره‌سازی انرژی را در زمان واقعی بر اساس تغییرات فرکانس شبکه و پیش‌بینی‌ها تعدیل می‌کند، با استفاده از الگوریتم‌های هوشمند (PID/منطق فازی) برای کنترل پویا توان و پایدارسازی فرکانس شبکه.

• پاسخ فرکانس پایین: تحریک تزریق انرژی از طریق آزادسازی واحد ذخیره‌سازی.

• پاسخ فرکانس بالا: جذب انرژی اضافی از طریق شارژ.

• سرعت سطح میلی‌ثانیه: اتکا به RTOS برای ارسال فوری دستورالعمل، با بازخورد حلقه بسته برای نظارت و تعدیل استراتژی‌ها تا زمانی که فرکانس نرمال شود.

2.3 ماژول برنامه‌ریزی و بهینه‌سازی هوشمند

بخش مهمی از سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی تجاری هوشمند، این ماژول از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی استراتژی‌های برنامه‌ریزی استفاده می‌کند - توازن بین کارایی تنظیم فرکانس و هزینه‌های اقتصادی. با استفاده از یادگیری ماشین (الگوریتم‌های ژنتیک، بهینه‌سازی ازدحام ذرات، یادگیری عمیق)، پیشبینی تقاضای بار شبکه و خروجی انرژی تجدیدپذیر برای ایجاد برنامه‌های شارژ-آزادسازی بهینه. زیر یک مثال ساده کد با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک برای بهینه‌سازی:

2.4 ماژول خودتأ nghi