Tədqiqatçılar elektrik şəbəkəsini bərpa olunan enerji mənbələri və EV-lərin yaratdığı dalğalanmalardan qorumaq üçün açıq mənbəli AI alqoritmləri hazırlayırlar
Elektrifikasiyanın günəş və külək kimi dəyişkən mənbələrdən getdikcə daha çox təmin olunduğu cəmiyyətdə elektrik şəbəkəsinin nasazlığının qarşısını almaq üçün İsveçdəki tədqiqatçılar şəbəkənin gərginlik balansı təhlükə altına düşdüyü zaman tez reaksiya vermək üçün süni intellekt alqoritmlərinin işlənib hazırlandığını bildirirlər.
Onlar planet üçün daha yaxşı ola bilər, lakin bərpa olunan enerji və elektrik nəqliyyat vasitələri birləşdikdə elektrik şəbəkələrində sabitliyi poza bilər, nasaz noutbuklardan tutmuş regional işıqlandırmalara qədər bir sıra problemləri hərəkətə keçirə bilər. Bunun səbəbi, tələb və təklifdəki təsadüfi dəyişikliklər şəbəkənin sabit gərginlik səviyyəsini saxlamaq qabiliyyətinə təzyiq göstərməsidir.
Stokholmdakı KTH Kral Texnologiya İnstitutunun tədqiqatçısı Qianwen Xu deyir ki, açıq mənbəli süni intellekt həlli bu təzyiqi həll etmək üçün hazırlanmışdır.
“Külək enerjisi və günəş radiasiyası saatdan saata ardıcıl deyil” dedi Xu. “Və EV-lərin doldurulmasına tələbat insanların şəxsi ehtiyacları və vərdişlərinə əsaslanır. Beləliklə, sizdə yüksək səviyyədə stoxastika və qeyri-müəyyənlik var. Onların inteqrasiyası gərginliyin dəyişməsinə, kənara çıxmalara və hətta gərginlik təhlükəsizliyinin pozulması ilə bağlı problemlərə gətirib çıxaracaq”.
Yeni açıq mənbəli dərin gücləndirilmiş öyrənmə (DRL) alqoritmləri şəbəkənin dərinliklərində olan güc çeviriciləri üçün kəşfiyyat təqdim etməklə bu problemi həll etmək üçün nəzərdə tutulub və burada onlar real vaxt rabitəsi olmadan sürətli dalğalanmalar altında enerji mənbələrinin geniş miqyaslı koordinasiyasını optimallaşdırır. deyir. DRL, verilənlərə əsaslanan alqoritmlər üçün rabitə gecikməsi ilə məşğul olmaq üçün yeni məlumat sinxronizasiya strategiyasını təqdim edir.
https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=135&slotname=2793866484&adk=675901022&adf=1873531024&pi=t.ma~as.2793866484&w=540&fwrn=4&lmt=1709645354&rafmt=11&format=540×135&url=https%3A%2F%2Ftechxplore.com%2Fnews%2F2024-02-source-ai-algorithms-power-grid.html&wgl=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTUuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTIyLjAuNjI2MS45NSIsbnVsbCwwLG51bGwsIjY0IixbWyJDaHJvbWl1bSIsIjEyMi4wLjYyNjEuOTUiXSxbIk5vdChBOkJyYW5kIiwiMjQuMC4wLjAiXSxbIkdvb2dsZSBDaHJvbWUiLCIxMjIuMC42MjYxLjk1Il1dLDBd&dt=1709623221672&bpp=1&bdt=271&idt=128&shv=r20240228&mjsv=m202402270101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3Dd8c6cdc5123375cd%3AT%3D1709623025%3ART%3D1709645330%3AS%3DALNI_MY2ynj5TDpMXqOZBx7W90OihbbXuw&gpic=UID%3D00000d6971a748b6%3AT%3D1709623025%3ART%3D1709645330%3AS%3DALNI_MaTILJ6PYHOKRZlSvHcKJ4LkDsnLQ&eo_id_str=ID%3D34d5e14efb6a7c5d%3AT%3D1709623025%3ART%3D1709645330%3AS%3DAA-Afjbw5XrDrmZOIEp3UV8fgvCO&prev_fmts=0x0%2C1519x695&nras=2&correlator=879026972242&frm=20&pv=1&ga_vid=1833901760.1709623018&ga_sid=1709623222&ga_hid=1117289678&ga_fc=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=1&u_h=864&u_w=1536&u_ah=816&u_aw=1536&u_cd=24&u_sd=1.25&dmc=8&adx=395&ady=1710&biw=1519&bih=695&scr_x=0&scr_y=0&eid=44759876%2C44759927%2C44759837%2C44795922%2C95325753%2C31081511%2C95321957%2C95324160%2C31078663%2C31078665%2C31078668%2C31078670&oid=2&pvsid=3999742686537268&tmod=971840517&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Ftechxplore.com%2Fpage2.html&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1536%2C0%2C0%2C0%2C1536%2C695&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=0&td=1&psd=W251bGwsbnVsbCwibGFiZWxfb25seV8xIiwxXQ..&nt=1&ifi=2&uci=a!2&btvi=1&fsb=1&dtd=M
“Mərkəzləşdirilmiş nəzarət bərpa olunan enerji və elektrik nəqliyyat vasitələrinin davamlı dalğalanmaları altında qənaətcil və sürətli deyil ” dedi. “Məqsədimiz güc çeviriciləri ilə birləşən hər bir paylanmış enerji mənbəyi üçün süni intellektə əsaslanan özünü idarə etməkdir.”
Tədqiqatçılar bunu KTH-də real dünyadakı ağıllı mikro şəbəkə aparat platformasında nümayiş etdirdilər. Açıq mənbəli proqram paketi GitHub-da dərc olunub və tədqiqat işi IEEE Transactions on Sustainable Energy jurnalında təqdim olunub .
Həllin qeyri-mərkəzləşdirilmiş idarəetmə yanaşması gərginlik səviyyələrini müəyyən tələb olunan hədlər daxilində saxlayacaq. Bundan əlavə, gərginlik dalğalanmaları elektrik avadanlıqlarının işinə və şəbəkənin ümumi sabitliyinə zərərli təsir göstərə bilər, Xu deyir.
Gərginliyin sapması elektrik cihazlarının səmərəsiz işləməsinə, onların xidmət müddətinin azalmasına, ekstremal hallarda isə şəbəkə infrastrukturunun zədələnməsinə səbəb ola bilər. O deyir ki, gərginlik təhlükəsizliyinin pozulması elektrik enerjisinin kəsilməsinə və ya yükün azaldılması və ya ehtiyat generatorların istifadəsi kimi fövqəladə müdaxilələrə ehtiyac duyulmasına səbəb ola bilər.
“Məqsədimiz mürəkkəb və dəyişən elektrik şəbəkələrini sabitləşdirmək üçün onları daha adaptiv və ağıllı etməklə, güc çeviriciləri üçün idarəetmə strategiyalarını təkmilləşdirməkdir ” dedi Xu.
Bu iş Kaliforniya Universiteti, Berkli və Stokholm Universitetinin tədqiqatçıları ilə birlikdə rəqəmsal texnologiyaları araşdıran və inkişaf etdirən KTH əsaslı tədqiqat mərkəzi olan Digital Futures-in bir hissəsidir.
Daha çox məlumat: Mengfan Zhang və digərləri, Təhlükəsiz Zəmanətli Çox Agentli Dərin Gücləndirici Öyrənmədən istifadə edərək İnverter əsaslı Bərpa Olunan Enerji Mənbələrinin Dataya əsaslanan Mərkəzsiz İdarəetmə, Davamlı Enerji üzrə IEEE Əməliyyatları (2023). DOI: 10.1109/TSTE.2023.3341632KTH Kral Texnologiya İnstitutu tərəfindən təmin edilmişdir