Sîstemê yên Regulasyonê ya Berhevkirina Grida bî Istifadeya Zekaya Îstikametî ji bo Sistemanên Storageyê ya Energyayê yên Endanî & Industrian

Di dê hilberên nîşaneyên taybetandî yên derdewamda da ku di sisteman elektrik modern de serkeftin dibin û dergaşeya barkirina hêvîyên din dikare bibe çimkîr, piran mesele yên nestabilî-ya ku ji bo yekemîn herî tevahî yên pirdawistina herdemîn dest pê kir. Sisteman taybetandî yên barkirina energiyê komersî û endûstrî yên zihankar ên vê guhertoyê bi karbikin AI dê navberdan wergerandin û serkeftin pirdawistina herdemîn. Van sisteman dê pêşve birêvekirina herdemîn, veqetandin bigerîng û beşdar bikin, planandina zihankir û serbazkirina navendî, û berdest bikin li ser şertên operasyonan nirxîn- tiştîn- wê dest pê kirina nestabiliyeti û amana xebitandina sah û bistîna sistemê.

1 Analîz Darmeyandî
1.1 Biçokên Fonksiyonel

Di dema çêkirina sisteman pirdawistina herdemîn ji bo barkirina energiyê komersî û endûstrî yên zihankar de, rastînîn qadîm fonksiyonan ên perîn ên dibe li vir bi rêjeya biherî û bexweker hatine pirdawistan herdemîn û nestabilîyan. Biçokên perîn hene:

• Pêşve Birêvekirina Herdemîn: Serbazkirina sensoran bigerîng û pêşve birêvekirina herdemîn û danîsgirtina data bi jînka unitê ya processandina navendî.

• Veqetandin Bigerîng: Veqetandin biha milisaniyayî li ser guhertoyên herdemîn bi guheztin guhertoyên barne û barkirina nivîsandin bi serbestkirina devîasyonan.

• Algoritman Planandina Zihankir: Serbazkirina modelan piştguh (fuzzy logic, algoritman genetîk, deep learning) ji bo rêjeya zihankir bi barne û barkirina nivîsandin- bi serbestkirina serkeftina pirdawistina herdemîn û efîsyenca energî.

• Sernav Interface ya Operatordan: Danîsgirtina interface'yan standard bi serbestkirina integrasyon bi merkezan dispatch grid bi serbestkirina komandên pirdawistina herdemîn û rapor bikin statûya sistemê.

1.2 Biçokên Performans

Li vir bi serbestkirina efîsyenca û bistîna sistemê pirdawistina herdemîn ji bo barkirina energiyê komersî û endûstrî yên zihankar, an jî belîndayan performansa perîn dê bibin:

• Dema Pêşdehat: Dema ji roja sistemê bi signalê devîasyon herdemîn derketin ta vê bi destpêkê bi serbestkirina barne û barkirina nivîsandin- ne dihêjin 100 milisaniye, bi serbestkirina pêşdehati biha sereka li ser guhertoyên herdemîn grid.

• Serkeftina Pirdawistina Herdemîn: Di dema serbestkirina devîasyon herdemîn de, herdemîn grid divê di navendî ±0.01Hz re target herdemîn were, bi serbestkirina nestabiliyeti û kaliteya bistîna energiyê.

• Bistîna Sistemê: Sistemê divê bi bistîna mezin û terperveriya xebitandin. Divê bi serbestkirina operasyon normale heta li ser şertên hava ekstrem û situasyonên serbest û dema serbestkirina yeksa salan ne dihêjin 2 saat.

• Berdestbûn: Sistemê bi serbestkirina navendî rêjeya pirdawistina herdemîn li ser şertên barkirina din (e.g., dema peak, off-peak). Ew bi serbestkirina serkeftina pêşve li ser pirdawistina herdemîn grid di hemî şertan de, navendîkari û bistîna grid. Weha ew divê bi serbestkirina serbazkirina navendî û serbazkirina navendî bi serbestkirina bêtir û teknolojiyên din.

2 Rêjeya Design Zihankir ji bo Sistem Pirdawistina Herdemîn Grid
2.1 Modûl Pêşve Birêvekirina û Parzîkirina

Ev modûl, ên parêz ên sistemên barkirina energiyê C&I yên zihankir, bi karbikin ML algoritman serbazkirin pêşve birêvekirina herdemîn grid û parzîkirina trendan. Ew bi serbestkirina rêjeya pêşve pirdawistina herdemîn bi:

• Sensoran bigerîng di navendên grid de danîsgirtina data pêşve herdemîn, danîsgirtina CPU.

• Modelan time-series (ARIMA/LSTM) serbazkirin bi data tarihi bi serbestkirina identifikasyon pattern û periodicity.

• Analîz parzîkari parzîkirina trendan herdemîn (seconds to minutes ahead) bi serbestkirina navendî û data tarihi, bi rêjeya strategiya sistem barkirina.

2.2 Modûl Kontrol Charge-Discharge Pêşdehat

Ev modûl bi serbestkirina navendî guhertoyên barne û barkirina nivîsandin- bi serbestkirina guhertoyên herdemîn grid û parzîkirin, bi karbikin algoritman zihankir (PID/fuzzy logic) bi serbestkirina kontrol power û nestabiliyeti herdemîn grid.

• Low-frequency response: Triggers energy injection via storage unit discharge.

• High-frequency response: Absorbs excess energy through charging.

• Millisecond-level speed: Relies on RTOS for instant command delivery, with closed-loop feedback to monitor and adjust strategies until frequency normalizes.

2.3 Modûl Planandina Zihankir û Serbazkirina Navendî

Parêz ên sistemên barkirina energiyê komersî yên zihankir, ev modûl bi karbikin AI serbazkirina strategiya planandina- bi serbestkirina serkeftina pirdawistina herdemîn û maliyê cost. Bi serbazkirina machine learning (algoritman genetîk, particle swarm optimization, deep learning), ew parzîkirina barname barkirina û output energiyê taybetandî û serbazkirina planan barne û barkirina optimal. Ji navbera îro ebe wekhevî code example bi algoritman genetîk ji bo serbazkirina:

2.4 Modûl Self-adaptation û Learning Sistem

Modûl self-adaptation û learning sistem ên parêz ên sistemên barkirina energiyê komersî û endûstrî yên zihankir. Bi karbikin metodan wêchî reinforcement learning û deep learning, ev modûl bi serbestkirina navendî sistem bi serbestkirina data tarihi û pêşve. Ew bi serbestkirina navendî guhertoyên din û incertainties taybetandî. Ji bo nimûne, reinforcement learning dikare bi serbestkirina navendî strategiya optimal bi serbestkirina interaksiyon bi cîhan. Ji navbera îro ebe wekhevî code snippet conceptual bi serbestkirina navendî ji bo serbazkirina decision pirdawistina herdemîn:

3 Design Hardware
3.1 Konfigurasyon Server

Core computing ji bo sistem pirdawistina herdemîn grid ji bo barkirina energiyê komersî û endûstrî yên zihankir bi serverên high-performance. Ev ên serbestkirina efîsyenca analîz data pêşve, operasyon algoritman AI, û processandina rapid data large-scale. Li vir bi serbestkirina handle massive real-time û data tarihi, û perform complex calculations û model training, konfigurasyon server ên navendî:

• Processor: Intel Xeon Platinum 8380 or equivalent CPU (high core count, high frequency for strong parallel processing).

• Memory: 128GB–256GB DDR4 ECC (high-speed access, error checking for data integrity).

• Storage: NVMe SSD (system disk, fast read/write for OS and app responsiveness) + large-capacity SAS HDD (data disk for historical data storage).

• GPU Acceleration: NVIDIA Tesla T4 GPU (for compute-intensive tasks like deep learning, accelerating model training/prediction).

• Network Interface: 10GbE network card (high-speed data transfer for real-time communication).

3.2 Konfigurasyon Device Storage

Ji bo support real-time decision-making û analysis data tarihi, device storage need high read/write speeds û capacities large:

• System Disk: 1TB NVMe SSD (low latency, high IOPS for fast OS/app startup).

• Data Storage Disk: 10TB SAS HDD (stores historical frequency data, electricity price info, system logs for analysis/auditing).

• Backup & Disaster Recovery: RAID 5/6 arrays (data redundancy to prevent single-point failure data loss); regular off-site backups to remote data centers (ensures data security).

3.3 Konfigurasyon Device Network

Selection device network directly impacts real-time data transmission û security. Ji bo sistem pirdawistina herdemîn grid ji bo barkirina energiyê komersî, recommendations include:

• Core Switch: Cisco Catalyst 9500 series (or equivalent) with 100GbE ports for high-speed, high-bandwidth data exchange.

• Firewall: Next-gen solutions (e.g., Fortinet FortiGate) for intrusion detection, virus protection, û application control to secure the network.

• VPN: Encrypted VPN tunnels for secure remote O&M û communication with grid operators, protecting sensitive data from interception/tampering.

3.4 Konfigurasyon Device I/O

Ji bo enable data collection û human-machine interaction, high-performance I/O devices ensure accurate data capture û intuitive display:

• Sensors: High-precision current/voltage transformers at key grid nodes, monitoring frequency/voltage/current with ≥1kHz sampling rates.

• Display Terminal: Large-size, high-resolution industrial touchscreens for system status monitoring û manual operations.

• Communication Interfaces: Standard interfaces (RS-485, Ethernet, fiber) for stable connectivity with external devices/systems.

• Alarm System: Integrated audio-visual alarms triggering on anomalies (e.g., frequency violations, equipment faults) to prompt operator intervention.

5 Conclusion

Ev paper introduces the design of a grid frequency regulation system for intelligent commercial and industrial energy storage systems, covering demand analysis, functional design, hardware design, and operation testing. Leveraging artificial intelligence technologies, the system enables real-time grid frequency monitoring and rapid response, enhancing the stability and reliability of the power grid.