Алгоритмы ИИ для защиты энергетической сети от колебаний электромобилей
Предложенный встроенный многоагентный метод DRL.Кредит: Королевский технологический институт KTH
Они могут быть лучше для планеты, но при комбинированной возобновляемой энергии и электромобилях также могут также дестабилизировать энергосистемы, что приводит к движению ряд проблем от неисправных ноутбуков до региональных отключений.Это связано с тем, что случайные изменения в спросе и предложении оказывают давление на способность сети поддерживать устойчивый уровень напряжения.
По словам Цянвен Сюй, исследователя в Королевском институте Королевского технологического института в Стокгольме, именно это давление было разработано для решения AI с открытым исходным кодом для решения.
«Мощность ветра и солнечное излучение не соответствуют часу до часа», - говорит Сюй.«И спрос на зарядку EVS основан на личных потребностях и привычках людей. Таким образом, у вас высокий уровень стохастики и неопределенности. Их интеграция приведет к колебаниям напряжения, отклонениям и даже проблемам нарушения безопасности напряжения».
Новые алгоритмы глубокого усиленного обучения с открытым исходным кодом (DRL) предназначены для решения этой проблемы путем предоставления интеллекта для конвертеров мощности глубоко в сетке, где они оптимизируют крупномасштабную координацию источников энергии, безопасно под быстрыми колебаниями без общения в реальном времени, она, она, она, онаговоритDRL предоставляет новую стратегию синхронизации данных для борьбы с задержкой связи для алгоритмов, управляемых данными.
«Централизованный контроль не является экономичным или быстрым при непрерывных колебаниях возобновляемых источников энергии и электромобилей»,-говорит она.«Наша цель-самоконтроль на основе AI для каждого распределенного источника энергии, который связана с помощью преобразователей мощности».
Исследователи продемонстрировали это на реальной аппаратной платформе интеллектуальной микросплаты в KTH.Пакет программного обеспечения с открытым исходным кодом опубликован в GitHub, а исследовательская работа сообщается в журнале IEEE Transactions по устойчивой энергии.
Децентрализованный подход к управлению решения будет поддерживать уровни напряжения в определенных необходимых пределах.Помимо этого края колебания напряжения, рискуют нанести вред на производительность электрического оборудования, а также на общую стабильность сетки, говорит Сюй.
Отклонения напряжения могут привести к неэффективной работе электрических устройств, снижению их срока службы, а в крайних случаях вызвать повреждение инфраструктуры сетки.Более тревожно, что нарушения безопасности напряжения могут привести к отключениям или необходимости в чрезвычайных вмешательствах, таких как выброс нагрузки или использование резервных генераторов, для поддержания стабильности сетки, говорит она.
«Наша цель состоит в том, чтобы улучшить стратегии управления для преобразователей власти, делая их более адаптивными и интеллектуальными, чтобы стабилизировать сложные и меняющиеся энергосистемы», - говорит Сюй.
Эта работа является частью Digital Futures, исследовательского центра, основанного на KTH, который исследует и разрабатывает цифровые технологии, а также исследователи из Калифорнийского университета, Беркли и Стокгольмского университета.
Больше информации: Mengfan Zhang et al., Действительно управляемые данными децентрализованный контроль над инверторными возобновляемыми источниками энергии с использованием безопасного гарантированного многоагентного обучения глубоким подкреплением, IEEE транзакций по устойчивой энергии (2023).Doi: 10.1109/tste.2023.3341632
Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.