GIS დარწმუნების ტრანსფორმატორი: ციფრული ტვინი და ადაპტიური კონტროლის გადაწყვეტილება
ძირითადი გამოწვევა: ახალი ენერგიის ქსელში ინტეგრირება უფრო დინამიური ქსელის დინამიკას უზრუნველყოფს, ტრადიციული VT-ის პერფორმანსი მიღწევს კრიტიკულ ზღვარს
დიდი მასშტაბის დროებითი ენერგიის წყაროების (მაგ. ქარის და მზის) ინტეგრირება უპირატესი მოთხოვნების დასახელებას ქსელის დაცვის სისტემების გამოსახულების, სიჩქარის და დამგავითებლობის შესახებ ახდენს. ტრადიციული GIS ვოლტაჟის ტრანსფორმატორები (VTs) აჩვენებენ კრიტიკულ ზღვრებს:
• პასუხის დროს დალაგება: ფიქსირებული შემონახსერების სიხშირეების (ჩვ. ≤1kHz) და ლინეარული დამუშავების ლოგიკის შეზღუდვებით, ისინი შეუძლიათ რეალურ დროში დაიჭირონ სამუდამო, აპერიოდულ ქსელის ტრანზიენტულ მოვლენებს (მაგ. ვოლტაჟის დაშვება, ჰარმონიული დეფორმაცია).
• დეციზიის მიღების შეზღუდვები: ერთეული დაცვის სტრატეგიები ვერ ადაპტირებენ რენერებლების გამოწვეულ კომპლექსურ ქსელის სცენარიებს, რითაც იწვევენ დაცვის სისტემის მართვის შეცდომებს (ჰიპერრეაქცია) ან დაცვის უქმყოფას (დაზიანების უპასუხობა), რითაც სამიზნედ უზრუნველყოფენ ქსელის უსაფრთხოებას და ეფექტურობას.
გამოსავალი: სმარტ სენსორინგი + მონაცემებით დამატებული GIS-VT დეციზიის მიღების ციკლი
ამ გამოწვევების გადაჭრისთვის, ჩვენ ვიპროპონირებთ ინოვაციურ გამოსავალს ციფრული ტვინის და ადაპტიური კონტროლის ინტეგრაციით:
- სრული განზომილების ციფრული ტვინის მოდელირება:
ქმნის საშუალებას ქსელის ფიზიკური სტრუქტურის, ელექტრომაგნიტური თვისებების და ექსპლუატაციის გარემოს მონაცემებზე დაფუძნებულ საშუალებას დამატებული სიზუსტით ციფრული მოდელირების შესაქმნელად.
კლიუს დარღვევა: ინტეგრირებს სიჩქარის სენსორინგის მონაცემებს (ტემპერატურა, წნევა, ვიბრაცია, დახვრეტის მონიტორინგი) რეალური დროში ელექტროს მონაცემთა სტრიმებთან ერთად დინამიურად რეალური ქსელის სტატუსის ვირტუალურ სივრცეში დასახატავად. - ინტელექტუალური ადაპტიური შემონახსერების მექანიზმი:
უწყვეტად ანალიზირებს ქსელის პირობებს ციფრული ტვინის მიხედვით. მაღალდინამიური მოვლენების (მაგ. შერეული ოპერაციები, დაზიანების ხარისხი, ან ექსტრემალური რენერებლების ფლუქტუაციები) დასანახად გამოიწვევს მილისექუნდის სიჩქარის შემონახსერების სიხშირის ზრდას (1kHz → 100kHz) ტრანზიენტების დასაჭირავად.
ავტომატურად შემცირებს სიხშირეს სტაბილური პირობების დროს, უზრუნველყოფს ეჯი კომპიუტინგის რესურსების და კომუნიკაციის ბანდის ოპტიმიზაციას. - ეჯი კომპიუტინგით დამხმარე რეალური დროში დეციზიის ცენტრი:
დაშთებული ინდუსტრიული გრადუსის ეჯი კომპიუტინგის ნოდები მუშაობენ მანქანური სწავლების და დაზიანების სიგნატურის მეტადაპტაციის ალგორითმებით.
ულტრა-სწრაფი დაზიანების ლოკაცია: მიიღებს ≤5ms დაზიანების ლოკალიზაციის სიზუსტეს მაღალი სიხშირის შემონახსერების მონაცემებით.
ადაპტიური დაცვის სტრატეგიის ჩართვა: დინამიურად განათავსებს საუკეთესო დაცვის ლოგიკას აღმოჩენილი დაზიანების ტიპების (შორტკირტი, იზოლაცია, ჰარმონიული რეზონანსი და ა.შ.) და ქსელის პირობების (მაღალი რენერებლების პენეტრაცია/სchwache Netz) მიხედვით, რითაც იწვევს "გამოსახულება-იდენტიფიკაცია-სტრატეგიის თავისებური ოპტიმიზაცია" დახურულ ციკლს.
მნიშვნელობა: უზრუნველყოფა სამაგრის ქსელის მომავალი
• ულტრა-სწრაფი პასუხი: ტრანზიენტული ვოლტაჟის დასაჭირავების და დაცვის პასუხის სიჩქარე ზრდის ≥300%, რითაც დაარკვიებს დიდი მასშტაბის ქსელების "პირველ დაცვის ხაზს".
• დამგავითებლობის ხტუნვა: დაცვის სისტემის დარღვევის ხარისხი შემცირდება ≥45%, რითაც მინიმიზირებული არის აუცილებელი დანების დაკარგვა.
• მაღალი პენეტრაციის რენერებლების მხარდაჭერა: უზრუნველყოფს დამატებული სენსორინგის და ადაპტიური დაცვის შესაძლებლობებს დროებით და მაღალ-რენერებლების სცენარიებში, რითაც აჩქარებს ენერგიის ტრანზიციას.
• ინტელექტუალური O&M: ციფრული ტვინის მიერ დამხმარე პროგნოზირებითი მექანიკა ნაკლებად უზრუნველყოფს GIS-ის ხელმისაწვდომობას და ციკლურ მენეჯმენტის ეფექტურობას.
