Perché gli algoritmi di AI possono migliorare la velocità di risposta dinamica di SVG?

Nei moderni sistemi di alimentazione, la tecnologia dinamica di compensazione del potere reattivo svolge un ruolo cruciale nel mantenere la stabilità della griglia e nel miglioramento della qualità del potere. Geyue Electric, come produttore specializzato in apparecchiature di compensazione reattiva a bassa tensione, la nostra azienda comprende appieno la posizione di baseGeneratori VAR statici (SVG)nel sistema di alimentazione. Con il rapido sviluppo dell'intelligenza artificiale (AI), è stato proposto algoritmi di AI per essere introdotti nel sistema di controllo SVG e si prevede che migliorerà significativamente la sua velocità di risposta dinamica e l'accuratezza della compensazione. In questo articolo, il capo ingegnere elettrico di Geyue Electric ti guiderà dalle limitazioni dei metodi di controllo tradizionali all'innovativa applicazione degli algoritmi di intelligenza artificiale, esplorando profondamente come gli algoritmi di intelligenza artificiale ottimizzeranno le prestazioni SVG e analizzando in modo completo i cambiamenti che l'innovazione della tecnologia AI porterà al campo di compensazione del potere reattivo.

Il ruolo e i principi di base di SVG nei sistemi di alimentazione

Il generatore VAR statico (SVG) è un componente essenziale del sistema di trasmissione di corrente alternativa flessibile (FACTS), che genera o assorbe la potenza reattiva in tempo reale attraverso i convertitori elettronici di potenza e ottengono una compensazione dinamica della potenza reattiva nella griglia di potenza. Rispetto ai tradizionali dispositivi di compensazione della potenza reattiva (es: la combinazione di condensatori e reattori di potenza), SVG presenta vantaggi molto significativi come una risposta rapida, una regolazione continua e l'immunità alle fluttuazioni della tensione del sistema.

Un inverter della sorgente di tensione viene utilizzato per generare una tensione di uscita sincronizzata con la tensione di sistema ma con fase regolabile. L'SVG ottiene l'assorbimento o l'emissione della potenza reattiva controllando la differenza di fase tra questa tensione e la tensione del sistema. Ecco come funziona SVG. Quando la tensione di uscita SVG è in ritardo rispetto alla tensione del sistema, assorbe la potenza reattiva induttiva; Quando la tensione di uscita conduce la tensione di sistema, genera potenza reattiva capacitiva. Questo progetto basato su dispositivi elettronici di potenza completamente controllabili (come IGBT) consente all'SVG di completare la regolazione della potenza reattiva all'interno di millisecondi.

L'importanza e le sfide della velocità di risposta dinamica SVG

Nel sistema di alimentazione, processi dinamici come variazioni di carico e guasti possono causare un forte cambiamento nella domanda di potenza reattiva. La velocità di risposta dinamica di SVG determina direttamente la sua capacità di sopprimere le fluttuazioni della tensione e migliorare la qualità della potenza. Teoricamente, il tempo di risposta di SVG può essere veloce quanto entro 10 millisecondi, che è molto più veloce dei condensatori di alimentazione accesi e spenti da interruttori compositi (che di solito richiedono diverse centinaia di millisecondi). La rapida velocità di risposta dinamica consente a SVG di migliorare la stabilità del sistema, rafforzare la capacità anti-interferenza della griglia e fornire supporto di potenza reattivo ininterrottamente per carichi industriali sensibili. Soprattutto negli scenari che coinvolgono l'integrazione di nuove fonti energetiche, forni ad arco, laminatoi e altri tipi di carichi con grande impatto, le caratteristiche rapide di risposta di SVG diventano particolarmente cruciali.

Sebbene SVG abbia il potenziale per una rapida risposta in teoria, le strategie di controllo tradizionali affrontano numerose sfide nelle applicazioni pratiche. In primo luogo, i parametri del tradizionale controller PI devono essere regolarmente regolati in base alle caratteristiche di impedenza del sistema. Tuttavia, i cambiamenti nello stato operativo della rete elettrica porteranno a un calo dell'effetto di controllo dei parametri fissi dell'SVG. In secondo luogo, la non linearità della commutazione di dispositivi elettronici di potenza, l'effetto a morte e le caratteristiche non lineari dell'impedenza del sistema rendono difficile per il metodo di controllo lineare di SVG ottenere prestazioni ottimali. In terzo luogo, quando SVG è soggetto a condizioni operative non ideali come tensioni sbilanciate e fluttuazioni di frequenza, le prestazioni del controller della struttura fissa sono limitate. Queste sfide ci hanno spinto a esplorare metodi di controllo più intelligenti e gli algoritmi di AI hanno fornito nuovi percorsi tecnici per risolvere questi problemi.

Tecnologie chiave per migliorare la risposta dinamica di SVG attraverso gli algoritmi AI

L'applicazione dell'apprendimento automatico nella modellazione del sistema: i metodi di apprendimento automatico negli algoritmi di AI possono apprendere le caratteristiche dinamiche di SVG e la sua connessione con la griglia di potenza dai dati di funzionamento storico e stabilire un modello basato sui dati più accurato delle equazioni fisiche. Attraverso Deep Neural Networks (DNN), è possibile stabilire la relazione di mappatura non lineare tra la tensione di uscita di SVG e la corrente reattiva. Rispetto ai tradizionali modelli di funzioni di trasferimento, DNN può acquisire caratteristiche dinamiche più complesse, comprese le caratteristiche di commutazione dei dispositivi elettronici di potenza e i fattori non lineari come gli effetti della zona morta. Nel framework di controllo predittivo del modello (MPC), l'apprendimento di rinforzo può essere utilizzato per ottimizzare il modello predittivo. Attraverso l'interazione continua con il sistema reale, il modello può regolare e mantenere in modo adattivo l'accuratezza della previsione, che è particolarmente importante per i sistemi di alimentazione con parametri variabili nel tempo. Quando SVG viene applicato in diversi scenari, il trasferimento dell'apprendimento può trasferire la conoscenza dei modelli addestrati a nuovi scenari, riducendo in modo significativo i tempi di debug e i costi in nuovi siti.

Il metodo di implementazione degli algoritmi di controllo intelligente: gli algoritmi AI hanno portato i seguenti nuovi paradigmi di implementazione per il controllo SVG. In primo luogo, gli algoritmi AI possono combinare reti neurali con strutture di controllo tradizionali e regolare i parametri di controllo online. Ad esempio, il controller PI della rete neurale può ottimizzare i coefficienti proporzionali e integrali in tempo reale in base allo stato del sistema, bilanciando una risposta rapida e accuratezza allo stato stazionario. In secondo luogo, il sistema di controllo fuzzy basato sulla biblioteca delle regole progettata da esperienza di esperti non richiede modelli matematici precisi. Attraverso gli algoritmi di intelligenza artificiale, le regole fuzzy e le funzioni di appartenenza possono essere ottimizzate per migliorare le prestazioni del controllo, in particolare adatte per gestire la non linearità e l'incertezza nel controllo SVG. In terzo luogo, l'IA può esprimere problemi di controllo SVG come processi decisionali di Markov. Attraverso metodi come Deep Q-Network (DQN) e gradiente politico, è possibile apprendere la strategia di controllo ottimale, che consente all'SVG di apprendere autonomamente la strategia di compensazione ottimale in ambienti complessi e variabili. Infine, combinando i vantaggi di più algoritmi di intelligenza artificiale, come combinare l'interpretazione della logica fuzzy con la capacità di apprendimento delle reti neurali, due modelli possono essere integrati per formare vantaggi complementari.

Elaborazione dei dati in tempo reale ed estrazione di funzionalità: SVG richiede prestazioni estremamente elevate in tempo reale. Gli algoritmi AI possono aiutare SVG a dimostrare vantaggi unici nell'elaborazione dei dati. Gli algoritmi basati su reti neurali convoluzionali (CNN) possono elaborare in modo efficiente le caratteristiche locali della tensione e dei segnali di corrente e rilevare rapidamente gli stati anormali nella griglia elettrica. Le reti di memoria a breve termine (LSTM) e altre reti neurali ricorrenti sono brave a gestire i dati delle serie temporali e possono prevedere la tendenza delle variazioni della domanda di potere reattiva dalle forme d'onda storiche. Principal Component Analysis (PCA), autoencoders e altre tecnologie possono estrarre le caratteristiche chiave, ridurre l'onere computazionale e migliorare le prestazioni in tempo reale. Le macchine vettoriali di supporto a classe singola (OC-SVM) e altri algoritmi possono identificare gli stati operativi atipici e adottare misure preventive in anticipo. L'applicazione completa di queste tecnologie consente al sistema di controllo SVG di comprendere lo stato della griglia elettrica più rapidamente e accuratamente, fornendo una base di informazioni per le risposte dinamiche.

Scenari di applicazione degli SVG guidati dall'IA

La profonda integrazione di intelligenza artificiale e elettronica di potenza non solo migliora le prestazioni delle apparecchiature, ma inizia anche una nuova era nella tecnologia reattiva di compensazione dell'energia. L'SVG controllato da algoritmi AI dimostrerà un'adattabilità eccezionale in diversi scenari di applicazione. Negli scenari di applicazione delle nuove centrali elettriche energetiche, gli SVG controllati dagli algoritmi di AI possono tracciare rapidamente le fluttuazioni nella produzione fotovoltaica e risolvere il problema della risposta in ritardo di SVG tradizionali quando l'irradianza cambia rapidamente. Negli scenari di applicazione del trasporto ferroviario urbano, l'SVG controllato dagli algoritmi di AI può sopprimere efficacemente la caduta di tensione durante l'avvio locomotivo e rispondere rapidamente alle caratteristiche di carico che cambiano frequentemente. Questi prevedevano una forte adattabilità della scena degli SVG guidati dall'IA, inevitabile che l'algoritmo AI porti progressi rivoluzionari alla tecnologia SVG. Come produttore di apparecchiature di compensazione reattiva a bassa tensione, Geyue Electric ha assistito al processo di trasformazione della tecnologia AI dalla teoria alla pratica del settore e ha sentito personalmente il valore che crea per gli utenti globali di elettricità. In futuro, la nostra azienda approfondirà la ricerca sull'applicazione dell'IA nel controllo delle apparecchiature di compensazione reattiva a bassa tensione, promuove la tecnologia SVG per svilupparsi in una direzione più rapida, più intelligente e più affidabile e contribuirà persistentemente alla costruzione di un sistema di alimentazione moderno pulito, efficiente e resiliente. La SVG di Geyue Electric, con la sua risposta dinamica ultra-veloce, sopprime precisamente le fluttuazioni di tensione e garantisce la qualità della potenza. È adatto a condizioni difficili come la nuova energia, il trasporto ferroviario e la metallurgia, aiutando le imprese a risparmiare in modo efficiente l'elettricità. Se hai bisogno di assistenza, si prega di contattareinfo@gyele.com.cn.