Dizajn sistema regulacije frekvencije mreže pojačan umetnom inteligencijom za komercijalne i industrijske sisteme za čuvanje energije

Kako se smanjuje osnovni izvor energije u modernim električnim sistemima i raste složenost varijabilnosti opterećenja, problemi nestabilnosti – posebno fluktuacije frekvencije – postaju sve značajniji. Inteligentni komercijalni i industrijski sistemi za čuvanje energije rešavaju ovaj izazov korišćenjem veštačke inteligencije kako bi povećali efikasnost i preciznost regulacije frekvencije mreže. Oni omogućavaju stvarno-vremensko praćenje frekvencije, odgovore na nabit/discharge na milisekundskom nivou, inteligentno planiranje sa kontinuiranim optimiziranjem i prilagođavanje složenim uslovima rada – jačajući stabilnost mreže i obezbeđujući siguran i pouzdan rad električnih sistema.

1 Analiza potreba
1.1 Funkcionalni zahtevi

Prvi korak u dizajnu sistema za regulaciju frekvencije mreže za inteligentne komercijalne/industrijske sisteme za čuvanje energije jeste definisanje ključnih funkcija kako bi se osigurali pravovremeni i tačni odgovori na promene frekvencije mreže i održana stabilnost. Ključni zahtevi uključuju:

• Stvarno-vremensko praćenje frekvencije: Oprema visokopreciznih senzora za hvatanje sitnih pomaka frekvencije i trenutnu prenos podataka centralnoj procesorskoj jedinici.

• Brzi odgovor na nabijanje/rasipanje: Postizanje odgovora na milisekundsom nivou na promene frekvencije prilagođavanjem snage nabijanja/rasipanja kako bi se kompensovale devijacije.

• Inteligentni algoritmi za planiranje: Implementacija naprednih modela (fazi logika, genetski algoritmi, duboko učenje) za pametna odlučivanja o nabijanju/rasipanju – balansirajući efikasnost regulacije i energetska efikasnost.

• Interfejs za komunikaciju sa operaterom mreže: Pružanje standardizovanih interfejsa za bezproblematnu integraciju sa centrima za raspoređivanje mreže radi prijema naredbi za regulaciju i izveštavanja o statusu sistema.

1.2 Performanse zahtevi

Da bi se osigurala efikasnost i pouzdanost sistema za regulaciju frekvencije mreže za inteligentne komercijalne i industrijske sisteme za čuvanje energije, sledeći pokazatelji performansi moraju biti ispunjeni:

• Vreme odziva: Vreme od kada sistem prima signal o devijaciji frekvencije do kada počne da prilagođava stanje nabijanja/rasipanja ne sme preći 100 milisekundi, omogućavajući brz odgovor na promene frekvencije mreže.

• Preciznost regulacije frekvencije: Nakon kompenzacije devijacije frekvencije, frekvencija mreže treba da ostane unutar ±0.01Hz ciljne frekvencije, osiguravajući stabilnost električnog sistema i kvalitet opskrbe strujom.

• Pouzdanost sistema: Sistem mora imati visoku pouzdanost i otpornost na greške. Treba da održava normalnu operaciju čak i u ekstremnim vremenskim uslovima ili iznenadnim situacijama, sa prosečnim godišnjim vremenom nedostupnosti koje ne prelazi 2 sata.

• Prilagodljivost: Sistem treba da automatski prilagođava strategiju regulacije frekvencije pod različitim uslovima opterećenja (npr. vrhunski periodi, periodi van vrhunskog). To osigurava efikasno učešće u regulaciji frekvencije mreže u bilo kojoj situaciji, jačajući fleksibilnost i otpornost mreže. Takođe, sistem treba da ima određeni stepen skalabilnosti i mogućnosti nadogradnje kako bi se prilagodio budućim potrebama tržišta struje i tehnološkim razvojima.

2 Dizajn sistema za regulaciju frekvencije mreže baziran na AI
2.1 Modul za stvarno-vremensko praćenje i predviđanje

Ovaj modul, temeljni deo inteligentnih C&I sistema za čuvanje energije, koristi napredne ML algoritme za stvarno-vremensko praćenje frekvencija mreže i predviđanje trendova. Omogućava proaktivno donošenje odluka za regulaciju frekvencije putem:

• Visokoprecizni senzori na čvorovima mreže koji prikupljaju stvarno-vremenske podatke o frekvenciji, prenoseći ih CPU.

• Vremenski serijalni modeli (ARIMA/LSTM) obučeni na povijesnim podacima za identifikovanje uzoraka i periodičnosti.

• Prediktivna analitika predviđa trendove frekvencije (sekunde do minuta unaprijed) na osnovu trenutnih/povijesnih stanja, upućujući strategije sistema za čuvanje energije.

2.2 Modul za brzu kontrolu nabijanja/rasipanja

Ovaj modul prilagođava stanja nabijanja/rasipanja sistema za čuvanje energije u stvarnom vremenu na osnovu promena frekvencije mreže i predviđanja, koristeći inteligentne algoritme (PID/fazi logika) za dinamičku kontrolu snage i stabilizaciju frekvencije mreže.

• Odgovor na nisku frekvenciju: Aktivira unos energije putem rasipanja jedinice za čuvanje.

• Odgovor na visoku frekvenciju: Apsoverbuje suvišnu energiju putem nabijanja.

• Brzina na nivou milisekundi: Zavisi od RTOS za trenutnu dostavu naredbi, sa zatvorenom petljom za povratne informacije kako bi se monitorisale i prilagođavale strategije dok se frekvencija ne normalizuje.

2.3 Modul za inteligentno planiranje i optimizaciju

Ključni deo inteligentnih komercijalnih sistema za čuvanje energije, ovaj modul koristi AI za optimizaciju strategija planiranja – balansirajući efikasnost regulacije frekvencije i ekonomske troškove. Primjenjujući strojno učenje (genetski algoritmi, optimizacija rojevima čestica, duboko učenje), predviđa potrebe za opterećenjem mreže i proizvodnju obnovljive energije kako bi stvorio optimalne planove nabijanja/rasipanja. Ispod je pojednostavljeni primer koda koji koristi genetske algoritme za optimizaciju:

2.4 Modul za samoadaptaciju i učenje sistema

Modul za samoadaptaciju i učenje sistema je još jedan ključni deo inteligentnih komercijalnih i industrijskih sistema za čuvanje energije. Koristeći metode kao što su reinforsment learning i duboko učenje, ovaj modul omogućava sistemu da se samostalno prilagodi na osnovu povijesnih i stvarno-vremenskih podataka. To mu omogućava da se prilagodi dinamičkim promenama opterećenja mreže i neizvesnosti obnovljive energije. Na primjer, reinforsment learning može naučiti optimalne strategije kroz interakcije sa okruženjem. Ispod je konceptualni kod koji demonstrira kako koristiti reinforsment learning za optimizaciju odluka o regulaciji frekvencije:

3 Dizajn hardvera
3.1 Konfiguracija servera

Jezgra računanja sistema za regulaciju frekvencije mreže za inteligentne komercijalne i industrijske sisteme za čuvanje energije zavisi o visokoperformantnim serverima. Ovi omogućavaju efikasnu stvarno-vremensku analizu podataka, rad AI algoritama i brzo obradjanje velikih skupova podataka. Uz potrebu za obradom masivnih stvarno-vremenskih i povijesnih podataka, te kompleksnim izračunavanjima i obukom modela, konfiguracija servera je sledeća:

• Procesor: Intel Xeon Platinum 8380 ili ekvivalentni CPU (visok broj jezgara, visoka frekvencija za jak paralelni proces).

• Memorija: 128GB–256GB DDR4 ECC (brzi pristup, provera grešaka za integritet podataka).

• Sklop: NVMe SSD (sistemski disk, brzo čitanje/zapis za odziv OS i aplikacija) + veliki kapacitet SAS HDD (disk za podatke za čuvanje povijesnih podataka).

• GPU ubrzavanje: NVIDIA Tesla T4 GPU (za zadatke intenzivne za računanje poput dubokog učenja, ubrzavanje obuke/predviđanja modela).

• Mrežni interfejs: 10GbE mrežna kartica (brzi prenos podataka za stvarno-vremensku komunikaciju).

3.2 Konfiguracija uređaja za čuvanje

Da bi se podržala stvarno-vremenska donošenja odluka i analiza povijesnih podataka, uređaji za čuvanje trebaju visoke brzine čitanja/zapisivanja i velike kapacitete:

• Sistemski disk: 1TB NVMe SSD (niska latencija, visoki IOPS za brzo pokretanje OS/aplikacija).

• Disk za čuvanje podataka: 10TB SAS HDD (čuva povijesne podatke o frekvenciji, cijene struje, logovi sistema za analizu/reviziju).

• Rezervno kopiranje i oporavak nakon katastrofe: RAID 5/6 polja (redundancija podataka za sprečavanje gubitka podataka zbog jedne tačke pada); redovito rezervno kopiranje na udaljene data centre (osigurava sigurnost podataka).

3.3 Konfiguracija mrežnih uređaja

Izbor mrežnih uređaja direktno utiče na stvarno-vremenski prenos podataka i sigurnost. Za sistem regulacije frekvencije mreže inteligentnih komercijalnih sistema za čuvanje energije, preporuke uključuju:

• Glavni prekidač: Cisco Catalyst 9500 serija (ili ekvivalent) sa 100GbE portovima za brzi, visokopropusni razmena podataka.

• Firewall: Naredna generacija rešenja (npr. Fortinet FortiGate) za detekciju ulaza, zaštitu od virusa i kontrolu aplikacija kako bi se osigurala sigurnost mreže.

• VPN: Šifrirane VPN tuneli za sigurnu udaljenu O&M i komunikaciju sa operaterima mreže, štiti osjetljive podatke od preuzimanja/manipulacije.

3.4 Konfiguracija I/O uređaja

Da bi se omogućila prikupljanje podataka i ljudsko-mašinski interakcija, visokoperformantni I/O uređaji osiguravaju tačno prikupljanje podataka i intuitivnu prikaz:

• Senzori: Visokoprecizni transformatori struje/naponski na ključnim čvorovima mreže, monitoring frekvencije/naponski/trenutni sa ≥1kHz stopom uzorkovanja.

• Terminal za prikaz: Veliki format, visokorazlučiv industrialni dodirsni ekran za monitoring statusa sistema i ručne operacije.

• Komunikacioni interfejsi: Standardni interfejsi (RS-485, Ethernet, vlakna) za stabilnu konekciju sa spoljnim uređajima/sistemima.

• Alarmni sistem: Integrirani audiovizualni alarmi koji se aktiviraju na anomalije (npr. prekršaje frekvencije, greške opreme) kako bi se podstakla intervencija operatera.

5 Zaključak

Ovaj rad predstavlja dizajn sistema za regulaciju frekvencije mreže za inteligentne komercijalne i industrijske sisteme za čuvanje energije, pokrivajući analizu potreba, funkcionijski dizajn, dizajn hardvera i testiranje rada. Korišćenjem tehnologija veštačke inteligencije, sistem omogućava stvarno-vremensko praćenje frekvencije mreže i brz odgovor, jačajući stabilnost i pouzdanost električne mreže.