การออกแบบระบบควบคุมความถี่ของสายส่งที่ได้รับการเสริมด้วย AI สำหรับระบบเก็บพลังงานเชิงพาณิชย์และอุตสาหกรรม
เมื่อการใช้พลังงานทดแทนเพิ่มขึ้นในระบบไฟฟ้าสมัยใหม่และความผันผวนของโหลดเพิ่มขึ้นอย่างซับซ้อน ปัญหาความไม่เสถียรภาพโดยเฉพาะความแปรผันของความถี่ได้กลายเป็นที่โดดเด่นมากขึ้น ระบบเก็บพลังงานเชิงพาณิชย์และอุตสาหกรรมที่ใช้ AI แก้ไขปัญหานี้โดยใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการควบคุมความถี่ของระบบไฟฟ้า ทำให้สามารถตรวจสอบความถี่แบบเรียลไทม์ ตอบสนองการชาร์จ/ปล่อยประจุภายในระดับมิลลิวินาที การวางแผนอย่างชาญฉลาดพร้อมการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง และปรับตัวให้เข้ากับสภาพการทำงานที่ซับซ้อน—เสริมสร้างความเสถียรของระบบไฟฟ้าและรับประกันการทำงานของระบบไฟฟ้าอย่างปลอดภัยและเชื่อถือได้
1 การวิเคราะห์ความต้องการ
1.1 ความต้องการทางฟังก์ชัน
เมื่อกำหนดการออกแบบระบบควบคุมความถี่ของระบบไฟฟ้าสำหรับระบบเก็บพลังงานเชิงพาณิชย์และอุตสาหกรรมที่ใช้ AI ขั้นตอนแรกคือการกำหนดฟังก์ชันหลักเพื่อรับรองการตอบสนองที่ทันเวลาและแม่นยำต่อการเปลี่ยนแปลงของความถี่ของระบบไฟฟ้าและรักษาความเสถียร ความต้องการสำคัญรวมถึง:
1.2 ความต้องการทางประสิทธิภาพ
เพื่อรับรองประสิทธิภาพและความเชื่อถือได้ของระบบควบคุมความถี่ของระบบไฟฟ้าสำหรับระบบเก็บพลังงานเชิงพาณิชย์และอุตสาหกรรมที่ใช้ AI ต้องปฏิบัติตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพดังต่อไปนี้:
เวลาตอบสนอง: เวลาระหว่างที่ระบบได้รับสัญญาณความคลาดเคลื่อนของความถี่จนถึงการเริ่มปรับสถานะการชาร์จ/ปล่อยประจุไม่ควรเกิน 100 มิลลิวินาที ทำให้สามารถตอบสนองความเปลี่ยนแปลงของความถี่ของระบบไฟฟ้าอย่างรวดเร็ว
ความแม่นยำในการควบคุมความถี่: หลังจากชดเชยความคลาดเคลื่อนของความถี่ ความถี่ของระบบไฟฟ้าควรอยู่ในช่วง ±0.01Hz จากความถี่เป้าหมาย เพื่อรับรองความเสถียรของระบบไฟฟ้าและคุณภาพของการจ่ายไฟฟ้า
ความเชื่อถือได้ของระบบ: ระบบต้องมีความเชื่อถือได้สูงและทนทานต่อข้อผิดพลาด ควรทำงานตามปกติแม้ภายใต้สภาพอากาศที่รุนแรงหรือเหตุการณ์ฉุนเฉิน โดยมีเวลาหยุดทำงานเฉลี่ยประจำปีไม่เกิน 2 ชั่วโมง
ความสามารถในการปรับตัว: ระบบควรปรับกลยุทธ์การควบคุมความถี่อัตโนมัติภายใต้สภาพโหลดที่แตกต่างกัน (เช่น ช่วงเวลาสูงสุด ช่วงเวลาต่ำสุด) ทำให้มีส่วนร่วมในการควบคุมความถี่ของระบบไฟฟ้าอย่างมีประสิทธิภาพในทุกสถานการณ์ ยกระดับความยืดหยุ่นและความทนทานของระบบ นอกจากนี้ระบบควรมีความสามารถในการขยายและการอัปเกรดเพื่อปรับตัวเข้ากับความต้องการของตลาดไฟฟ้าและเทคโนโลยีในอนาคต
2 การออกแบบด้วย AI สำหรับระบบควบคุมความถี่ของระบบไฟฟ้า
2.1 โมดูลการตรวจสอบและทำนายแบบเรียลไทม์
โมดูลนี้เป็นฐานสำคัญของระบบเก็บพลังงานเชิงพาณิชย์และอุตสาหกรรมที่ใช้ AI ใช้อัลกอริธึม ML ขั้นสูงเพื่อตรวจสอบความถี่ของระบบไฟฟ้าแบบเรียลไทม์และทำนายแนวโน้ม ทำให้สามารถตัดสินใจอย่างเชิงรุกในการควบคุมความถี่ผ่าน:
2.2 โมดูลควบคุมการชาร์จ/ปล่อยประจุแบบตอบสนองอย่างรวดเร็ว
โมดูลนี้ปรับสถานะการชาร์จ/ปล่อยประจุของระบบเก็บพลังงานแบบเรียลไทม์ตามการเปลี่ยนแปลงและความคาดการณ์ของความถี่ของระบบไฟฟ้า โดยใช้อัลกอริธึมอัจฉริยะ (PID/ตรรกะคลุมเครือ) เพื่อควบคุมกำลังไฟฟ้าแบบไดนามิกและทำให้ความถี่ของระบบไฟฟ้าเสถียร
2.3 โมดูลการวางแผนและปรับปรุงอย่างชาญฉลาด
เป็นส่วนสำคัญของระบบเก็บพลังงานเชิงพาณิชย์ที่ใช้ AI โมดูลนี้ใช้ AI เพื่อปรับปรุงกลยุทธ์การวางแผน—บาลานซ์ประสิทธิภาพในการควบคุมความถี่และต้นทุนทางเศรษฐกิจ โดยใช้การเรียนรู้เครื่อง (อัลกอริธึมพันธุกรรม การหาค่าเหมาะสมแบบฝูงอนุภาค การเรียนรู้ลึก) ทำนายความต้องการโหลดของระบบไฟฟ้าและผลผลิตพลังงานทดแทนเพื่อสร้างแผนการชาร์จ/ปล่อยประจุที่เหมาะสม ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างโค้ดที่ลดรูปโดยใช้อัลกอริธึมพันธุกรรมสำหรับการปรับปรุง:
2.4 โมดูลการปรับตัวและเรียนรู้ของระบบ
โมดูลการปรับตัวและเรียนรู้ของระบบเป็นส่วนสำคัญอีกส่วนหนึ่งของระบบเก็บพลังงานเชิงพาณิชย์และอุตสาหกรรมที่ใช้ AI โดยใช้วิธีการเช่น การเรียนรู้แบบเสริมและการเรียนรู้ลึก โมดูลนี้ทำให้ระบบสามารถปรับตัวเองตามข้อมูลประวัติและข้อมูลแบบเรียลไทม์ ทำให้สามารถปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลงของโหลดระบบไฟฟ้าและความไม่แน่นอนของพลังงานทดแทน เช่น การเรียนรู้แบบเสริมสามารถเรียนรู้กลยุทธ์ที่เหมาะสมผ่านการสื่อสารกับสภาพแวดล้อม ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างโค้ดที่แสดงวิธีการใช้การเรียนรู้แบบเสริมเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจในการควบคุมความถี่:
3 การออกแบบฮาร์ดแวร์
3.1 การกำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์
การคำนวณหลักของระบบควบคุมความถี่ของระบบไฟฟ้าสำหรับระบบเก็บพลังงานเชิงพาณิชย์และอุตสาหกรรมที่ใช้ AI ขึ้นอยู่กับเซิร์ฟเวอร์ประสิทธิภาพสูง ซึ่งทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ การทำงานของอัลกอริธึม AI และการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยความจำเป็นในการจัดการข้อมูลแบบเรียลไทม์และข้อมูลประวัติขนาดใหญ่ รวมถึงการคำนวณที่ซับซ้อนและการฝึกโมเดล การกำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์มีดังนี้:
3.2 การกำหนดค่าอุปกรณ์เก็บข้อมูล
เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจแบบเรียลไทม์และการวิเคราะห์ข้อมูลประวัติ อุปกรณ์เก็บข้อมูลต้องมีความเร็วในการอ่าน/เขียนสูงและมีความจุสูง:
