Система проектування регулювання частоти мережі з підтримкою штучного інтелекту для комерційних та промислових систем зберігання енергії
З посиленням проникнення відновлювальної енергії в сучасних електроенергетичних системах та зростанням складності варіацій навантаження, проблеми нестабільності, особливо коливання частоти, стали більш вираженими. Інтелектуальні комерційні та промислові системи зберігання енергії вирішують цю проблему, скориставшись штучним інтелектом для підвищення ефективності та точності регулювання частоти мережі. Вони дозволяють реального часу моніторингу частоти, відповіді на зарядку/розрядку на рівні мілісекунд, інтелектуальне планування з постійною оптимізацією та адаптацію до складних умов роботи — підсилюючи стабільність мережі та забезпечуючи безпечну, надійну роботу енергетичної системи.
1 Аналіз потреб
1.1 Функціональні вимоги
При проектуванні систем регулювання частоти мережі для інтелектуальних комерційних/промислових систем зберігання енергії, першим кроком є визначення основних функцій для забезпечення своєчасних, точних відповідей на зміни частоти мережі та підтримки стабільності. Основні вимоги включають:
1.2 Вимоги до продуктивності
Для забезпечення ефективності та надійності системи регулювання частоти мережі для інтелектуальних комерційних та промислових систем зберігання енергії, повинні бути виконані наступні показники продуктивності:
Час відгуку: Час від отримання системою сигналу про відхилення частоти до початку налаштування стану зарядки/розрядки не повинен перевищувати 100 мілісекунд, що дозволяє швидко реагувати на зміни частоти мережі.
Точність регулювання частоти: Після компенсації відхилення частоти, частота мережі повинна залишатися в межах ±0.01 Гц від цільової частоти, забезпечуючи стабільність енергетичної системи та якість поставок електроенергії.
Надійність системи: Система повинна мати високу надійність та стійкість до аварій. Вона повинна зберігати нормальний режим роботи навіть при екстремальних погодних умовах або несподіваних ситуаціях, з середньорічним середнім часом простою, який не перевищує 2 години.
Адаптивність: Система повинна автоматично налаштовувати стратегію регулювання частоти в різних умовах навантаження (наприклад, пікові періоди, непикові періоди). Це забезпечує ефективну участь у регулюванні частоти мережі в будь-якій ситуації, підвищуючи гнучкість та стійкість мережі. Крім того, система повинна мати певну ступінь масштабованості та можливості оновлення, щоб адаптуватися до майбутніх потреб енергетичного ринку та технологічного розвитку.
2 Проектування системи регулювання частоти мережі на основі ШІ
2.1 Модуль реального часу моніторингу та прогнозування
Цей модуль, ключова частина інтелектуальних комерційних та промислових систем зберігання енергії, використовує передові ML-алгоритми для моніторингу частоти мережі в реальному часі та прогнозування трендів. Він дозволяє приймати пропозиційні рішення щодо регулювання частоти через:
2.2 Модуль швидкої відповіді на зарядку/розрядку
Цей модуль налаштовує стани зарядки/розрядки системи зберігання енергії в реальному часі на основі змін частоти мережі та прогнозів, використовуючи інтелектуальні алгоритми (PID/нечітка логіка) для динамічного контролю потужності та стабілізації частоти мережі.
2.3 Модуль інтелектуального планування та оптимізації
Це важлива частина інтелектуальних комерційних систем зберігання енергії, яка використовує ШІ для оптимізації стратегій планування — балансування ефективності регулювання частоти та економічних витрат. За допомогою машинного навчання (генетичні алгоритми, оптимізація роя, глибоке навчання) він прогнозує потреби в навантаженні мережі та вивід відновлювальної енергії для створення оптимальних планів зарядки/розрядки. Нижче наведено спрощений приклад коду, що використовує генетичні алгоритми для оптимізації:
2.4 Модуль самоналаштування та навчання системи
Модуль самоналаштування та навчання системи є ще одним ключовим компонентом інтелектуальних комерційних та промислових систем зберігання енергії. Використовуючи методи, такі як підкріплення навчання та глибоке навчання, цей модуль дозволяє системі самоналаштовуватися на основі історичних та реальних даних. Це дозволяє їй адаптуватися до динамічних змін навантаження мережі та невизначеностей відновлюваної енергії. Наприклад, підкріплення навчання може вивчати оптимальні стратегії через взаємодію з оточенням. Нижче наведено концептуальний фрагмент коду, що демонструє, як використовувати підкріплення навчання для оптимізації рішень щодо регулювання частоти:
3 Проектування обладнання
3.1 Конфігурація сервера
Основні обчислення системи регулювання частоти мережі для інтелектуальних комерційних та промислових систем зберігання енергії залежать від високопродуктивних серверів. Вони забезпечують ефективний аналіз даних в реальному часі, роботу алгоритмів ШІ та швидке оброблення великих масивів даних. враховуючи потребу у обробці масивних даних в реальному часі та історичних даних, а також виконання складних розрахунків та навчання моделей, конфігурація серверів така:
3.2 Конфігурація пристроїв зберігання
Для підтримки прийняття рішень в реальному часі та аналізу історичних даних, пристрої зберігання мають високі швидкості читання/запису та великі обсяги:
3.3 Конфігурація мережевих пристроїв
Вибір мережевих пристроїв безпосередньо впливає на передачу даних в реальному часі та безпеку. Для системи регулювання частоти мережі інтелектуальних комерційних систем зберігання енергії рекомендується:
3.4 Конфігурація пристроїв вводу/виводу
Для забезпечення збору даних та взаємодії людина-машина, високопродуктивні пристрої вводу/виводу забезпечують точне збирання даних та інтуїтивне відображення:
5 Висновок
У цій роботі представлено проектування системи регулювання частоти мережі для інтелектуальних комерційних та промислових систем зберігання енергії, що охоплює аналіз потреб, функціональне проектування, проектування обладнання та тестування роботи. Використовуючи технології штучного інтелекту, система дозволяє моніторинг частоти мережі в реальному часі та швидку відповідь, підвищуючи стабільність та надійність електроенергетичної мережі.
