Dlaczego algorytmy AI mogą poprawić dynamiczną szybkość reakcji SVG?

W nowoczesnych systemach elektroenergetycznych technologia reaktywnej reaktywnej odszkodowania odgrywa kluczową rolę w utrzymywaniu stabilności sieci i poprawie jakości mocy. Geyue Electric, jako producent specjalizujący się w sprzęcie reaktywnym zasilania o niskim napięciu, nasza firma w pełni rozumie podstawową pozycjęStatyczne generatory var (SVG)w systemie zasilania. Wraz z szybkim rozwojem technologii sztucznej inteligencji (AI) zaproponowano, że algorytmy AI zostały wprowadzone do systemu sterowania SVG i oczekuje się, że znacznie poprawi jej dynamiczną szybkość reakcji i dokładność kompensacji. W tym artykule główny inżynier elektryczny Geyue Electric poprowadzi Cię z ograniczeń tradycyjnych metod kontrolnych do innowacyjnych zastosowań algorytmów AI, głęboko badając, w jaki sposób algorytmy AI zoptymalizują wydajność SVG i kompleksowo analizować zmiany, które innowacje technologiczne AI wprowadzą do reaktywnego pola kompensacji zasilania.

Rola i podstawowe zasady SVG w systemach zasilania

Statyczny generator VAR (SVG) jest niezbędnym elementem elastycznego alternatywnego systemu transmisji prądu (FACTS), który generuje lub pochłania moc reaktywną w czasie rzeczywistym poprzez elektroniczne przetworniki mocy i osiąga dynamiczną kompensację mocy reaktywnej w sieci energetycznej. W porównaniu z tradycyjnymi urządzeniami do kompensacji mocy reaktywnej (np.: Kombinacja kondensatorów mocy i reaktorów), SVG ma dość znaczące zalety, takie jak szybka reakcja, ciągła regulacja i odporność na fluktuacje napięcia układu.

Odnośnik źródła napięcia służy do generowania napięcia wyjściowego, które jest synchronizowane z napięciem systemowym, ale z regulowaną fazą. SVG osiąga absorpcję lub emisję mocy reaktywnej poprzez kontrolowanie różnicy fazowej między tym napięciem a napięciem układu. Tak działa SVG. Gdy napięcie wyjściowe SVG opóźnia się za napięciem systemu, pochłania indukcyjną moc reaktywną; Gdy napięcie wyjściowe prowadzi napięcie systemowe, generuje pojemność reaktywną. Projekt ten oparty na w pełni kontrolowanych urządzeniach elektronicznych zasilania (takich jak IGBT) umożliwia SVG pełne regulację mocy reaktywnej w ciągu milisekund.

Znaczenie i wyzwania związane z dynamiczną szybkością reakcji SVG

W systemie zasilania procesy dynamiczne, takie jak zmiany obciążenia i usterki, mogą powodować ostrą zmianę zapotrzebowania na moc reaktywną. Dynamiczna szybkość odpowiedzi SVG bezpośrednio określa jego zdolność do tłumienia fluktuacji napięcia i poprawy jakości mocy. Teoretycznie czas reakcji SVG może być tak szybki, jak w ciągu 10 milisekund, co jest znacznie szybsze niż kondensatory mocy włączone i wyłączane przez przełączniki kompozytowe (które zwykle zajmują kilkaset milisekund). Szybka dynamiczna prędkość reakcji umożliwia SVG zwiększenie stabilności systemu, wzmocnienie zdolności przeciw interferencji siatki i zapewnia nieprzerwane wsparcie mocy reaktywnej dla wrażliwych obciążeń przemysłowych. Zwłaszcza w scenariuszach obejmujących integrację nowych źródeł energii, pieców łuku, młynów toczących się i innych rodzajów obciążeń o dużym uderzeniu, szybka charakterystyka SVG staje się szczególnie istotna.

Chociaż SVG ma potencjał szybkiej reakcji w teorii, tradycyjne strategie kontroli napotykają wiele wyzwań w praktycznych zastosowaniach. Po pierwsze, parametry tradycyjnego kontrolera PI należy dokładnie dostosować zgodnie z charakterystyką impedancji systemu. Jednak zmiany stanu roboczego siatki mocy doprowadzą do spadku efektu kontrolnego stałych parametrów SVG. Po drugie, nieliniowość przełączania urządzeń elektronicznych mocy, efekt w czasie martwego i nieliniowe cechy impedancji systemu utrudniają liniową metodę sterowania SVG osiągnięcie optymalnej wydajności. Po trzecie, gdy SVG podlega nieidealnym warunkom pracy, takim jak niezrównoważone napięcia i fluktuacje częstotliwości, wydajność kontrolera stałego struktury jest ograniczona. Wyzwania te skłoniły nas do zbadania bardziej inteligentnych metod kontroli, a algorytmy AI dostarczyły nowe techniczne ścieżki do rozwiązywania tych problemów.

Kluczowe technologie ulepszania reakcji dynamicznej SVG poprzez algorytmy AI

Zastosowanie uczenia maszynowego w modelowaniu systemowym: Metody uczenia maszynowego w algorytmach AI mogą poznać dynamiczne cechy SVG i jej połączenie z siatką mocy z danych operacyjnych i ustalić model oparty na danych, który jest bardziej dokładny niż równania fizyczne. Dzięki głębokim sieciom neuronowym (DNN) można ustalić nieliniową zależność mapowania między napięciem wyjściowym SVG a prądem reaktywnym. W porównaniu z tradycyjnymi modelami funkcji transferu DNN może uchwycić bardziej złożone cechy dynamiczne, w tym charakterystykę przełączania urządzeń elektronicznych i czynników nieliniowych, takich jak efekty strefy martwej. W ramach modelu kontroli predykcyjnej (MPC) uczenie się zbrojenia można wykorzystać do optymalizacji modelu predykcyjnego. Poprzez ciągłą interakcję z rzeczywistym systemem model może adaptacyjnie dostosowywać i utrzymać dokładność prognozowania, co jest szczególnie ważne dla systemów elektroenergetycznych z zmiennymi w czasie parametrami. Gdy SVG jest stosowane w różnych scenariuszach, uczenie się transferu może przenieść wiedzę na temat wyszkolonych modeli na nowe scenariusze, znacznie skracając czas debugowania i kosztów w nowych stronach.

Metoda implementacji inteligentnych algorytmów kontroli: Algorytmy AI przyniosły następujące nowe paradygmaty implementacji kontroli SVG. Po pierwsze, algorytmy AI mogą łączyć sieci neuronowe z tradycyjnymi strukturami kontrolnymi i dostosowywać parametry sterowania online. Na przykład kontroler PI sieci neuronowej może zoptymalizować współczynniki proporcjonalne i integralne w czasie rzeczywistym w oparciu o stan systemu, równoważąc szybką reakcję i dokładność stanu ustalonego. Po drugie, system kontroli rozmytych oparty na bibliotece reguł zaprojektowanych przez doświadczenie ekspertów nie wymaga precyzyjnych modeli matematycznych. Za pośrednictwem algorytmów AI reguły rozmyte i funkcje członkostwa można zoptymalizować w celu poprawy wydajności kontroli, szczególnie odpowiednich do obsługi nieliniowości i niepewności kontroli SVG. Po trzecie, AI może wyrażać problemy kontroli SVG jako procesy decyzyjne Markov. Dzięki takim metodom, jak głębokie Q-Network (DQN) i gradient polityki, można nauczyć się optymalnej strategii kontroli, która umożliwia SVG autonomiczne poznanie optymalnej strategii kompensacji w złożonych i zmiennych środowiskach. Wreszcie, łącząc zalety wielu algorytmów AI, takich jak łączenie interpretacji logiki rozmytej z zdolnością uczenia się sieci neuronowych, dwa modele można zintegrować w celu tworzenia uzupełniających się zalet.

Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym i ekstrakcja funkcji: SVG wymaga wyjątkowo wysokiej wydajności w czasie rzeczywistym. Algorytmy AI mogą pomóc SVG wykazać unikalne zalety w przetwarzaniu danych. Algorytmy oparte na splotowych sieciach neuronowych (CNN) mogą skutecznie przetwarzać lokalne cechy sygnałów napięcia i prądu oraz szybko wykrywać nieprawidłowe stany w sieci energetycznej. Długie krótkoterminowe sieci pamięci (LSTM) i inne powtarzające się sieci neuronowe są dobre w zakresie obsługi danych szeregów czasowych i mogą przewidzieć trend zmian zapotrzebowania na moc reaktywną z fali historycznych. Analiza głównych komponentów (PCA), autoencodery i inne technologie mogą wyodrębniać kluczowe cechy, zmniejszać obciążenie obliczeniowe i poprawić wydajność w czasie rzeczywistym. Jednoklasowa maszyny wektorowe wsparcia (OC-SVM) i inne algorytmy mogą identyfikować atypowe stany robocze i wcześniej podejmować środki zapobiegawcze. Kompleksowe zastosowanie tych technologii umożliwia systemowi sterowania SVG zrozumienie stanu siatki energetycznej szybciej i dokładności, zapewniając podstawy informacyjne dla dynamicznych odpowiedzi.

Scenariusze aplikacji SVG oparte na AI

Głęboka integracja sztucznej inteligencji i elektroniki energetycznej nie tylko zwiększa wydajność sprzętu, ale także inicjuje nową erę technologii reaktywnej rekompensaty energetycznej. SVG kontrolowane przez algorytmy AI pokaże wyjątkową zdolność adaptacyjną w różnych scenariuszach aplikacji. W scenariuszach aplikacji nowych stacji energetycznych SVG kontrolowane przez algorytmy AI może szybko śledzić wahania wyjścia fotowoltaicznego i rozwiązać problem opóźniania reakcji tradycyjnych SVG, gdy napromienianie szybko się zmienia. W scenariuszach aplikacji miejskiej tranzytu koleją, SVG kontrolowane przez algorytmy AI może skutecznie tłumić spadek napięcia podczas uruchamiania lokomotywowego i szybko reagować na często zmieniające się charakterystykę obciążenia. Te przewidywały silną scenę dostosowującą SVG oparte na AI-ai-AI sprawiają, że jest nieuniknione, że algorytm AI przyniesie rewolucyjny postęp w technologii SVG. Jako producent sprzętu do reaktywnego zasilania o niskim napięciu, Geyue Electric był świadkiem procesu transformacji technologii AI od teorii do praktyki w branży i osobiście odczuwał wartość, jaką tworzy dla globalnych użytkowników energii elektrycznej. W przyszłości nasza firma pogłębi badania nad zastosowaniem sztucznej inteligencji w kontroli sprzętu do reaktywnego zasilania o niskim napięciu, promuje technologię SVG w celu szybszego, mądrzejszego i bardziej niezawodnego kierunku, i uporczywie przyczynia się do budowania czystego, wydajnego i odpornego nowoczesnego systemu zasilania. SVG Geyue Electric, z jego ultra szybką reakcją dynamiczną, precyzyjnie tłumi fluktuacje napięcia i zapewnia jakość zasilania. Jest odpowiedni do trudnych warunków, takich jak nowa energia, transport kolejowy i metalurgia, pomagając przedsiębiorstwom efektywnie oszczędzać energię elektryczną. Jeśli potrzebujesz pomocy, prosimy o kontaktinfo@gyele.com.cn.