Sistem oblikovanja regulacije frekvence omrežja s podporo umetne inteligence za komercialne in industrijske sisteme shranjevanja energije

S povečevanjem deleža obnovljivih virov energije v sodobnih električnih sistemih in naraščajočo kompleksnostjo optanja, se je nevarnost nestabilnosti, zlasti negotovosti frekvence, postavila na čelo. Pametni komercialni in industrijski sistemi za shranjevanje energije te težave rešujejo s pomočjo umetne inteligence, ki izboljšujejo učinkovitost in točnost regulacije frekvence omrežja. Omogočajo stvarnočasno spremljanje frekvence, odziv na nabiranje/odpust pri milisekundah, pametno planiranje z stalnim optimiziranjem in prilagajanje kompleksnim delovnim pogojinam - krepijo stabilnost omrežja in zagotavljajo varno, zanesljivo delovanje električnega sistema.

1 Analiza povpraševanja
1.1 Funkcionalna zahteva

Pri oblikovanju sistemov za regulacijo frekvence omrežja za pametno komercialno/industrijsko shranjevanje energije je prvi korak določitev ključnih funkcij, da se zagotovi pravočasen in točen odziv na spremembe frekvence omrežja ter ohranjenost stabilnosti. Ključne zahteve vključujejo:

• Stvarnočasno spremljanje frekvence: Oprema z visoko točnimi senzorji, ki zajamejo majhne spremembe frekvence in podatke takoj prenašajo na centralno procesorsko enoto.

• Hitri odziv na nabiranje/odpust: Doseganje odziva na milisekundni ravni na spremembe frekvence z nastavljanjem moči nabiranja/odpusta, da se odpravi odstopanja.

• Pametni algoritmi za planiranje: Uporaba naprednih modelov (mešani logika, genetski algoritmi, globoko učenje) za pametne odločitve o nabiranju/odpustu - vzpostavitev ravnovesja med učinkovitostjo regulacije in energetsko učinkovitostjo.

• Vmesnik za komunikacijo z operatorjem omrežja: Ponudite standardizirane vmesnike za brezhibno integracijo z centri za razporejanje omrežja, da prejmete ukaze za regulacijo in poročate o stanju sistema.

1.2 Zahteva glede zmogljivosti

Za zagotovitev učinkovitosti in zanesljivosti sistema za regulacijo frekvence omrežja za pametna komercialna in industrijska shranjevanja energije morajo biti doseženi naslednji kazalniki zmogljivosti:

• Čas odziva: Čas od trenutka, ko sistem prejme signal o odstopanju frekvence, do začetka prilagajanja stanja nabiranja/odpusta, ne sme preseči 100 milisekund, kar omogoča hitro odziv na spremembe frekvence omrežja.

• Točnost regulacije frekvence: Po kompenzaciji odstopanja frekvence bi morala frekvence omrežja ostati znotraj ±0,01 Hz ciljne frekvence, da se zagotovi stabilnost električnega sistema in kakovost oskrbe z energijo.

• Zanesljivost sistema: Sistem mora imeti visoko stopnjo zanesljivosti in odpornosti na napake. Morali bi nadaljevati normalno delovanje tudi pri ekstremnih vremenskih pogojih ali nenadnih situacijah, s povprečno letno dolgčasom ne več kot 2 uri.

• Prilagodljivost: Sistem bi moral samodejno prilagajati strategijo regulacije frekvence pri različnih optnih pogoji (npr. vrhunski periodi, ne-vrhunske periode). To zagotavlja učinkovito sodelovanje pri regulaciji frekvence omrežja v vsaki situaciji, kar povečuje prilagodljivost in vztrajnost omrežja. Poleg tega bi morali sistem imeti določeno stopnjo skalabilnosti in nadgradnje, da se prilagodi prihodnjim potrebam trga z energijo in tehnološkim razvojem.

2 Oblikovanje sistema za regulacijo frekvence omrežja z uporabo umetne inteligence
2.1 Modul za stvarnočasno spremljanje in predvidenje

Ta modul, temelj pametnih C&I sistemov za shranjevanje energije, uporablja napredne ML algoritme za stvarnočasno spremljanje frekvenc omrežja in predvidevanje trendov. Omogoča proaktivno odločanje o regulaciji frekvence skozi:

• Visoko točni senzorji na vozliščih omrežja, ki zbirajo stvarnočasne podatke o frekvenci, prenesene na CPU.

• Modeli časovnih vrst (ARIMA/LSTM), usposobljeni na zgodovinskih podatkih, za identifikacijo vzorcev in periodičnosti.

• Prediktivna analiza, ki predvideva trende frekvence (sekunde do minut naprej) na podlagi trenutnega/zgodovinskega stanja, ki usmerja strategije shranjevalnega sistema.

2.2 Modul za hitro odzivno kontroliranje nabiranja/odpusta

Ta modul prilagaja stanje nabiranja/odpusta shranjevalnega sistema v stvarnem času glede na spremembe frekvence omrežja in predvidevanja, uporabljaje pametnih algoritmov (PID/mešana logika) za dinamično kontroliranje moči in stabilizacijo frekvence omrežja.

• Odziv na nizko frekvenco: Sproži vnosa energije preko odpusta shranjevalne enote.

• Odziv na visoko frekvenco: Absorbira prekomerno energijo preko nabiranja.

• Hitrost na ravni milisekund: Zaloga na RTOS za trenutno dostavo ukazov, z zaprtim zanknim povratnim vezom za spremljanje in prilagajanje strategij, dokler frekvence ne normalizira.

2.3 Modul za pametno planiranje in optimizacijo

Ključni del pametnih komercialnih sistemov za shranjevanje energije, ta modul uporablja umetno inteligenco za optimizacijo strategij planiranja - vzpostavitev ravnovesja med učinkovitostjo regulacije frekvence in gospodarskimi stroški. S uporabo strojnega učenja (genetski algoritmi, optimizacija roja častnic, globoko učenje) predvideva optni povpraševanje in izhod obnovljive energije, da ustvari optimalne plane za nabiranje/odpust. Spodaj je poenostavljena primerjava kode, ki uporablja genetske algoritme za optimizacijo:

2.4 Modul za samoprilagajanje in učenje sistema

Modul za samoprilagajanje in učenje sistema je še en ključni sestavni del pametnih komercialnih in industrijskih sistemov za shranjevanje energije. S pomočjo metod, kot so posiljanje učenja in globoko učenje, ta modul omogoča sistemu, da se samodejno prilagaja glede na zgodovinske in stvarnočasne podatke. To mu omogoča, da se prilagodi dinamičnim spremembam opta omrežja in negotovostim obnovljive energije. Na primer, posiljanje učenja lahko uči optimalne strategije skozi interakcije z okoljem. Spodaj je konceptualni odsek kode, ki demonstrira, kako uporabiti posiljanje učenja za optimizacijo odločitev o regulaciji frekvence:

3 Oblikovanje strojne opreme
3.1 Konfiguracija strežnika

Glavno računanje sistema za regulacijo frekvence omrežja za pametno komercialno in industrijsko shranjevanje energije temelji na visokoodpornih strežnikih. Ti zagotavljajo učinkovito stvarnočasno analizo podatkov, delovanje AI algoritmov in hitro obdelavo velikih množic podatkov. Glede na potrebo za obdelavo masivnih stvarnočasnih in zgodovinskih podatkov ter izvajanje kompleksnih izračunov in usposabljanje modelov, so konfiguracije strežnikov naslednje:

• Procesor: Intel Xeon Platinum 8380 ali ekvivalenten CPU (visoka število jedr, visoka frekvenca za močno vzporedno obdelavo).

• Spomin: 128GB–256GB DDR4 ECC (hitro dostop, preverjanje napak za celovitost podatkov).

• Shramba: NVMe SSD (sistemski disk, hitro branje/pisanje za odziv OS in aplikacij) + velik prostorninski SAS HDD (disk za shranjevanje zgodovinskih podatkov).

• Pospeševanje GPU: NVIDIA Tesla T4 GPU (za računsko intenzivne naloge, kot je globoko učenje, pospeševanje usposabljanja/predvidenja modela).

• Omrežni vmesnik: omrežna kartica 10GbE (hitra prenosa podatkov za stvarnočasno komunikacijo).

3.2 Konfiguracija shranjevalne naprave

Za podporo stvarnočasnim odločitvam in analizi zgodovinskih podatkov morajo shranjevalne naprave imeti visoke hitrosti branja/pisanja in veliko kapaciteto:

• Sistemski disk: 1TB NVMe SSD (nizka zakasnitev, visoki IOPS za hitro zagon OS in aplikacij).

• Disk za shranjevanje podatkov: 10TB SAS HDD (shranjuje zgodovinske podatke o frekvenci, informacije o ceni elektrike, sistemski dnevnik za analizo/preverjanje).

• Varnostne kopije in obnova: polje RAID 5/6 (dvojna zamenjava za preprečevanje izgube podatkov zaradi pojavnosti točk); redne oddaljene varnostne kopije na oddaljene podatkovne centre (zagotavlja varnost podatkov).

3.3 Konfiguracija omrežnih naprav

Izbira omrežnih naprav neposredno vpliva na stvarnočasni prenos podatkov in varnost. Za sistem za regulacijo frekvence omrežja pametnega komercialnega shranjevanja energije so priporočila naslednja:

• Osnovni preklopnik: Cisco Catalyst 9500 serija (ali ekvivalent) z vtičnimi mihi 100GbE za hitre, visokopropusne prenose podatkov.

• Varnostna ogrinjača: rešitve naslednje generacije (npr. Fortinet FortiGate) za detekcijo napadov, zaščito pred virusi in kontrola aplikacij, da varuje omrežje.

• VPN: šifrirani VPN tuneli za varno oddaljeno vzdrževanje in komunikacijo z operatorji omrežja, za zaščito občutljivih podatkov pred ujetjem/tamper.

3.4 Konfiguracija vhodo-izhodnih naprav

Za omogočanje zbiranja podatkov in ljudsko-strojno interakcijo, visoko zmogljive vhodo-izhodne naprave zagotavljajo točno zbiranje podatkov in intuitivno prikazovanje:

• Senzorji: visoko točni pretvorniki struje/napetosti na ključnih vozliščih omrežja, ki spremljajo frekvenco/napetost/struja z ≥1kHz vzorčenje.

• Terminal za prikaz: velik velikosti, visoko ločljivi industrijski dotikalni zaslonski terminal za spremljanje stanja sistema in ročne operacije.

• Komunikacijski vmesniki: standardni vmesniki (RS-485, Ethernet, vlakna) za stabilno povezovanje z zunanjimi napravami/sistemi.

• Alarmni sistem: integrirani audio-video alarmi, ki se aktivirajo ob anomali (npr. kršitve frekvence, napake opreme) za spodbujanje vmesnega posredovanja operaterja.

5 Zaključek

Ta članek predstavlja oblikovanje sistema za regulacijo frekvence omrežja za pametna komercialna in industrijska shranjevanja energije, ki zajema analizo povpraševanja, funkcionalno oblikovanje, oblikovanje strojne opreme in testiranje delovanja. S pomočjo tehnologij umetne inteligence omogoča sistem stvarnočasno spremljanje frekvence omrežja in hitre odzive, s tem povečuje stabilnost in zanesljivost električnega omrežja.