Система за дизајн на регулација на фреквенцијата на мрежата подобarena со AI за комерцијални и индустријски системи за чување енергија

Како повеќето обновливи извори на енергија се вградуваат во современите системи за пренос на енергија и варијабилноста на оптоварувањето станува все поголема, проблемите со нестабилност - особено флуктуациите на фреквенцијата - стануваат поизразени. Интелектуалните комерцијални и индустријски системи за складирање на енергија го решаваат овој предизвик користејќи ИИ за подобрување на ефикасноста и точноста на регулацијата на мрежна фреквенција. Тие овозможуваат реално време на мониторинг на фреквенцијата, одговори на милисекундно ниво за полнење/разполнење, интелигентно планирање со непрекинато оптимизирање и прилагодување на комплексни услови на работа - јачајќи стабилноста на мрежата и осигурувајќи безбедна, надежна работа на системот за доставување на електрична енергија.

1 Анализа на барањето
1.1 Функционални барања

При дизајнирањето на системи за регулација на мрежна фреквенција за интелектуално комерцијално/индустријско складирање на енергија, првиот чекор е дефинирањето на основни функции за осигурување на своевремени, точни одговори на промени во мрежната фреквенција и одржување на стабилност. Клучните барања вклучуваат:

• Реално време на мониторинг на фреквенцијата: Опремете го системот со сензори со висока прецизност за зачувување на малите промени во фреквенцијата и трансмисија на податоци до централната процесорска единица моментално.

• Брз одговор на полнење/разполнење: Постигнете милисекундно ниво на одговор на промени во фреквенцијата со прилагодување на моќта на полнење/разполнење за компенсирање на девијациите.

• Интелигентни алгоритми за планирање: Воведете напредни модели (нечетка логика, генетски алгоритми, длабоко учење) за интелигентни одлуки за полнење/разполнење - балансирање на ефективноста на регулацијата и енергетската ефикасност.

• Интерфејс за комуникација со операторите на мрежата: Проставете стандардизирани интерфејси за беспрекинато интегрирање со диспечерски центри на мрежата за примирање на команди за регулација и испорака на состојба на системот.

1.2 Барања за перформанса

За да се осигура ефикасноста и надежноста на системот за регулација на мрежна фреквенција за интелектуални комерцијални и индустријски системи за складирање на енергија, следните показатели за перформанса мора да се задоволат:

• Време на одговор: Времето од кога системот прими сигнал за девијација на фреквенцијата до кога почнува со прилагодување на состојбата на полнење/разполнење не треба да надмине 100 милисекунди, овозможувајќи брз одговор на промени во мрежната фреквенција.

• Прецизност на регулацијата на фреквенцијата: По компенсирање на девијацијата на фреквенцијата, мрежната фреквенција треба да остане во ±0.01Hz од целната фреквенција, осигурувајќи стабилноста на системот за доставување на електрична енергија и качеството на доставата на енергија.

• Надежност на системот: Системот мора да има висока надежност и толерантност на грешки. Треба да го одржува нормалното функционирање и во екстремни временски услови или изненадни ситуации, со просечен годишен временски период на недоступност кој не надминува 2 часа.

• Прилагодливост: Системот треба автоматски да прилагоди стратегијата за регулација на фреквенцијата под различни услови на оптоварување (напр. врвни периоди, периоди со намалена активност). Ова гарантира ефективно учество во регулацијата на мрежната фреквенција во секое услов, зголемувајќи ги гибкоста и отпорноста на мрежата. Дополнително, системот треба да има одредена степен на скалабилност и могуќности за ажурирање за да се прилагоди на будуќите потреби на електроенергетскиот пазар и технолошките развои.

2 Дизајн со поддршка на ИИ за систем за регулација на мрежна фреквенција
2.1 Модул за реално време на мониторинг и прогноза

Овој модул, крајник на интелектуалните C&I системи за складирање на енергија, користи напредни ML алгоритми за мониторинг на мрежните фреквенции во реално време и прогнозирање на трендовите. Овозможува превентивно одлучување за регулацијата на фреквенцијата преку:

• Сензори со висока прецизност на врховите на мрежата кои собираат податоци за фреквенцијата во реално време, транслирани до CPU-то.

• Модели на временски редови (ARIMA/LSTM) обучени на историски податоци за идентификација на шеми и периодичности.

• Предвидливи анализи прогнозираат трендови на фреквенцијата (несекои минути напред) според тековни/историски состојби, водејки стратегии на системот за складирање.

2.2 Модул за брзо управување со полнење-разполнење

Овој модул прилагодува состојбата на полнење-разполнење на системот за складирање на енергија во реално време според промени и прогнози на мрежната фреквенција, користејќи интелигентни алгоритми (PID/нечетка логика) за динамично контролирање на моќта и стабилизација на мрежната фреженција.

• Одговор на ниска фреквенција: Активира се енергиско инжектирање преку разполнење на единицата за складирање.

• Одговор на висока фреквенција: Апсорбира се премногу енергија преку полнење.

• Брзина на милисекундно ниво: Заснована е на RTOS за моментална достава на команди, со затворена петлова обратна врска за мониторинг и прилагодување на стратегиите сѐ додека фреквенцијата не се нормализира.

2.3 Модул за интелигентно планирање и оптимизација

Критичен дел од интелектуалните комерцијални системи за складирање на енергија, овој модул користи ИИ за оптимизација на стратегиите за планирање - балансирајќи ефективноста на регулацијата на фреквенцијата и економските трошоци. Со применување на машинско учење (генетски алгоритми, оптимизација на ројот, длабоко учење), предвидува барањето на мрежната оптоварување и производството на обновливи извори на енергија за создавање на оптимални планови за полнење-разполнење. Подолу е поедноставен пример на код со користење на генетски алгоритми за оптимизација:

2.4 Модул за самоадаптација и учење на системот

Модулот за самоадаптација и учење на системот е друг клучен дел од интелектуалните комерцијални и индустријски системи за складирање на енергија. Користејќи методи како подкрепно учење и длабоко учење, овој модул овозможува системот да се само-прилагоди според историски и реални податоци. Ова му овозможува да се прилагоди на динамичките промени во мрежната оптоварување и на неизвесностите на обновливите извори на енергија. На пример, подкрепното учење може да научи оптимални стратегии преку интеракции со околината. Подолу е концептуален дел од кодот кој покажува како да се користи подкрепното учење за оптимизација на одлуки за регулација на фреквенцијата:

3 Дизајн на хардвер
3.1 Конфигурација на сервер

Основната пресметка на системот за регулација на мрежна фреквенција за интелектуално комерцијално и индустријско складирање на енергија се заснова на високоперформансни сервери. Овие сервери осигуруваат ефикасна анализа на податоци во реално време, работа на ИИ алгоритми и брза обработка на големи количини податоци. Затоа што е потребно да се обработуваат масивни реални и историски податоци, како и да се извршуваат комплексни пресметки и тренирање на модели, конфигурацијата на серверите е следнава:

• Процесор: Intel Xeon Platinum 8380 или еквивалентен CPU (висок број на јадра, висока фреквенција за силна паралелна обработка).

• Меморија: 128GB-256GB DDR4 ECC (брз пристап, проверка на грешки за целост на податоците).

• Складирање: NVMe SSD (системска диск, брз читање/пишување за одговорност на оперативниот систем и апликациите) + голема капацитет SAS HDD (диск за податоци за складирање на историски податоци).

• Убрзувач на GPU: NVIDIA Tesla T4 GPU (за задачи со интензивни пресметки како длабоко учење, забрзување на тренирањето/предвидувањето на модели).

• Мрежен интерфејс: карта за мрежа 10GbE (брз пренос на податоци за комуникација во реално време).

3.2 Конфигурација на складиштен устройство

За да се поддржи одлучувањето во реално време и анализата на историски податоци, складиштените устройства треба да имаат високи брзини на читање/пишување и големи капацитети:

• Системска диск: 1TB NVMe SSD (ниска латенција, висок IOPS за брз пуск на оперативен систем/апликации).

• Диск за складирање на податоци: 10TB SAS HDD (складира историски податоци за фреквенцијата, информации за цена на електрична енергија, системски записи за анализа/ревизија).

• Резервна копија и опоравување од катастрофи: RAID 5/6 низи (повторување на податоци за спречување на губење на податоци поради единствена тачка на неуспех); редовни резервни копии на далечинско место во удалени центрови за податоци (осигурува безбедност на податоците).

3.3 Конфигурација на мрежни устройство

Изборот на мрежни устройство директно влијае на преносот на податоци во реално време и безбедноста. За системот за регулација на мрежна фреквенција за интелектуално комерцијално складирање на енергија, препораките вклучуваат:

• Главен превключувач: Cisco Catalyst 9500 серија (или еквивалент) со 100GbE портови за брз, широкопасничен пренос на податоци.

• Фајрвол: следбени решенија (напр. Fortinet FortiGate) за детекција на интрузија, заштита од вируси и контрола на апликации за заштита на мрежата.

• VPN: шифрирани VPN тунели за безбедна удаленa O&M и комуникација со операторите на мрежата, заштитувајќи ја чувствителната информација од превземање/измена.

3.4 Конфигурација на I/O устройство

За да се овозможи собирање на податоци и интеракција помеѓу човек и машина, високоперформансни I/O устройства осигуруваат точна собирање на податоци и интуитивна приказна:

• Сензори: трансформатори со висока прецизност на ток/напон на клучни точки на мрежата, мониторинг на фреквенцијата/напонот/токот со ≥1kHz редица на узоркување.

• Терминал за приказ: големи, високорезолутивни индустриски тачкрани за мониторинг на состојба на системот и рачни операции.

• Комуникациски интерфејси: стандардни интерфејси (RS-485, Ethernet, влакно) за стабилна врска со спољни устройство/системи.

• Систем за аларми: интегрирани аудио-визуелни аларми кои се активираат при аномалии (напр. прекршенија на фреквенцијата, грешки на опремата) за да поттикнат интервенција на операторот.

5 Заклучок

Овој труд го презентира дизајнот на систем за регулација на мрежна фреквенција за интелектуални комерцијални и индустријски системи за складирање на енергија, покривајќи ги анализа на барањето, функционалниот дизајн, дизајнот на хардвер и тестiranje na operacii. So iskoristuvanje na tehnologii za iskustven intelekt, sistemot omoguva monitoriranje i brz odgovor na promeni vo mrežnata frekvencija, ja podobruva stabillnostta i nadežnostta na električnata mreža.