Por que os algoritmos AI podem melhorar a velocidade de resposta dinâmica do SVG?

Nos sistemas de energia modernos, a tecnologia de compensação de energia reativa dinâmica desempenha um papel crucial na manutenção da estabilidade da grade e na melhoria da qualidade da energia. Geyue Electric, como fabricante especializado em equipamentos de compensação de energia reativa de baixa tensão, nossa empresa entende completamente a posição central deGeradores estáticos variados (SVG)no sistema de energia. Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial (AI), foram propostos algoritmos de IA para serem introduzidos no sistema de controle SVG, e espera -se melhorar significativamente sua velocidade dinâmica de resposta e precisão de compensação. Neste artigo, o engenheiro elétrico principal da Geyue Electric o guiará das limitações dos métodos tradicionais de controle para a aplicação inovadora de algoritmos de AI, explorando profundamente como os algoritmos de IA otimizarão o desempenho do SVG e analisando de maneira abrangente as mudanças que a inovação da tecnologia da IA ​​trará para o campo de compensação de poder reativo.

O papel e os princípios básicos do SVG em sistemas de energia

O gerador Var estático (SVG) é um componente essencial do sistema de transmissão de corrente alternativa flexível (FACTS), que gera ou absorve a potência reativa em tempo real através de conversores eletrônicos de energia e alcançam compensação dinâmica da potência reativa na rede de energia. Comparado com os dispositivos de compensação de potência reativa tradicionais (Ex: a combinação de capacitores e reatores de potência), o SVG tem vantagens bastante significativas, como resposta rápida, ajuste contínuo e imunidade às flutuações de tensão do sistema.

Um inversor de fonte de tensão é usado para gerar uma tensão de saída sincronizada com a tensão do sistema, mas com fase ajustável. O SVG alcança a absorção ou emissão de potência reativa, controlando a diferença de fase entre esta tensão e a tensão do sistema. É assim que o SVG funciona. Quando a tensão de saída SVG fica atrás da tensão do sistema, ele absorve a potência reativa indutiva; Quando a tensão de saída leva a tensão do sistema, gera potência reativa capacitiva. Esse design baseado em dispositivos eletrônicos de energia totalmente controlável (como o IGBT) permite que o SVG conclua a regulação de energia reativa em milissegundos.

A importância e os desafios da velocidade de resposta dinâmica SVG

No sistema de energia, processos dinâmicos, como variações de carga e falhas, podem causar uma alteração acentuada na demanda de energia reativa. A velocidade de resposta dinâmica do SVG determina diretamente sua capacidade de suprimir flutuações de tensão e melhorar a qualidade da energia. Teoricamente, o tempo de resposta do SVG pode ser tão rápido quanto dentro de 10 milissegundos, o que é muito mais rápido que os capacitores de energia ligados e desligados por interruptores compostos (que geralmente levam várias centenas de milissegundos). A rápida velocidade de resposta dinâmica permite que o SVG aprimore a estabilidade do sistema, fortaleça a capacidade anti-interferência da grade e forneça suporte de energia reativa ininterrupta para cargas industriais sensíveis. Especialmente em cenários que envolvem a integração de novas fontes de energia, fornos de arco, fábricas de rolamento e outros tipos de cargas com alto impacto, as características rápidas da resposta do SVG se tornam particularmente cruciais.

Embora o SVG tenha o potencial de resposta rápida na teoria, as estratégias de controle tradicionais enfrentam vários desafios em aplicações práticas. Em primeiro lugar, os parâmetros do controlador PI tradicional precisam ser cuidadosamente ajustados de acordo com as características de impedância do sistema. No entanto, as alterações no estado operacional da grade de energia levarão a um declínio no efeito de controle dos parâmetros fixos do SVG. Em segundo lugar, a não linearidade da troca de dispositivos eletrônicos de energia, o efeito morto e as características não lineares da impedância do sistema dificultam o método de controle linear do SVG para obter desempenho ideal. Em terceiro lugar, quando o SVG é submetido a condições operacionais não ideais, como tensões desequilibradas e flutuações de frequência, o desempenho do controlador de estrutura fixo é limitado. Esses desafios nos levaram a explorar métodos de controle mais inteligentes, e os algoritmos de IA forneceram novos caminhos técnicos para resolver esses problemas.

Tecnologias -chave para melhorar a resposta dinâmica do SVG através dos algoritmos AI

A aplicação do aprendizado de máquina na modelagem do sistema: os métodos de aprendizado de máquina nos algoritmos de IA podem aprender as características dinâmicas do SVG e sua conexão com a rede de energia a partir de dados de operação histórica e estabelecer um modelo orientado a dados que é mais preciso que as equações físicas. Por meio de redes neurais profundas (DNN), a relação de mapeamento não linear entre a tensão de saída do SVG e a corrente reativa pode ser estabelecida. Comparado aos modelos tradicionais de função de transferência, o DNN pode capturar características dinâmicas mais complexas, incluindo as características de comutação dos dispositivos eletrônicos de energia e fatores não lineares, como os efeitos da zona morta. Na estrutura de controle preditivo do modelo (MPC), o aprendizado de reforço pode ser usado para otimizar o modelo preditivo. Através da interação contínua com o sistema real, o modelo pode ajustar e manter a precisão da previsão de forma adaptativa, o que é particularmente importante para os sistemas de energia com parâmetros variáveis ​​no tempo. Quando o SVG é aplicado em diferentes cenários, o aprendizado de transferência pode transferir o conhecimento de modelos treinados para novos cenários, reduzindo significativamente o tempo e o custo de depuração em novos sites.

O método de implementação dos algoritmos de controle inteligente: os algoritmos da AI trouxeram os seguintes novos paradigmas de implementação para o controle SVG. Em primeiro lugar, os algoritmos da AI podem combinar redes neurais com estruturas de controle tradicionais e ajustar os parâmetros de controle on -line. Por exemplo, o controlador PI da rede neural pode otimizar os coeficientes proporcionais e integrais em tempo real com base no estado do sistema, equilibrando a resposta rápida e a precisão do estado estacionário. Em segundo lugar, o sistema de controle difuso com base na biblioteca de regras projetado por experiência especializada não requer modelos matemáticos precisos. Através dos algoritmos da IA, as regras difusas e as funções de associação podem ser otimizadas para melhorar o desempenho do controle, especialmente adequado para lidar com a não linearidade e a incerteza no controle SVG. Em terceiro lugar, a IA pode expressar problemas de controle SVG como processos de decisão de Markov. Através de métodos como a rede Q profunda (DQN) e o gradiente de políticas, a estratégia de controle ideal pode ser aprendida, o que permite que o SVG aprenda autonomamente a estratégia de compensação ideal em ambientes complexos e variáveis. Finalmente, combinando as vantagens de vários algoritmos de IA, como combinar a interpretabilidade da lógica difusa com a capacidade de aprendizado das redes neurais, dois modelos podem ser integrados para formar vantagens complementares.

Processamento de dados em tempo real e extração de recursos: o SVG requer desempenho em tempo real extremamente alto. Os algoritmos de IA podem ajudar o SVG a demonstrar vantagens únicas no processamento de dados. Os algoritmos baseados em redes neurais convolucionais (CNN) podem processar com eficiência as características locais dos sinais de tensão e corrente e detectar rapidamente estados anormais na grade de energia. As redes de memória de curto prazo de longo prazo (LSTM) e outras redes neurais recorrentes são boas no tratamento de dados da série temporal e podem prever a tendência da demanda reativa de energia muda de formas de onda históricas. Análise de componentes principais (PCA), autoencoders e outras tecnologias podem extrair recursos importantes, reduzir a carga computacional e melhorar o desempenho em tempo real. Máquinas vetoriais de suporte de classe única (OC-SVM) e outros algoritmos podem identificar estados operacionais atípicos e tomar medidas preventivas com antecedência. A aplicação abrangente dessas tecnologias permite que o sistema de controle SVG compreenda o estado da grade de energia com mais rapidez e precisão, fornecendo uma base de informações para respostas dinâmicas.

Cenários de aplicação dos SVGs orientados a IA

A profunda integração de IA e eletrônica de energia não apenas aprimora o desempenho do equipamento, mas também inicia uma nova era na tecnologia de remuneração de energia reativa. O SVG controlado pelos algoritmos AI demonstrará adaptabilidade excepcional em diversos cenários de aplicação. Nos cenários de aplicação de novas usinas energéticas, o SVG controlado pelos algoritmos AI pode rastrear rapidamente as flutuações na saída fotovoltaica e resolver o problema da resposta atrasada dos SVGs tradicionais quando a irradiância muda rapidamente. Nos cenários de aplicação do trânsito ferroviário urbano, o SVG controlado pelos algoritmos AI pode suprimir efetivamente a queda de tensão durante a inicialização da locomotiva e responder rapidamente às características de carga com frequência. Isso prevê uma forte adaptabilidade da cena dos SVGs orientados a IA tornam inevitável que o algoritmo da IA ​​traga progresso revolucionário para a tecnologia SVG. Como fabricante de equipamentos de compensação de energia reativa de baixa tensão, a Geyue Electric testemunhou o processo de transformação da tecnologia de IA, da teoria à prática na indústria e sentiu pessoalmente o valor que cria para os usuários globais de eletricidade. No futuro, nossa empresa aprofundará a pesquisa sobre a aplicação da IA ​​no controle de equipamentos de compensação de energia reativa de baixa tensão, promoverá a tecnologia SVG para se desenvolver em uma direção mais rápida, inteligente e confiável e contribuir persistentemente para a construção de um sistema de energia moderno limpo, eficiente e resistente. O SVG da Geyue Electric, com sua resposta dinâmica ultra-rápida, suprime com precisão as flutuações de tensão e garante a qualidade da energia. É adequado para condições adversas, como nova energia, transporte ferroviário e metalurgia, ajudando as empresas a economizar eletricidade com eficiência. Se você precisar de alguma assistência, entre em contatoinfo@gyele.com.cn.