В условиях трансформации энергетической структуры и усложнения спроса на электроэнергию традиционная модель управления энергосистемой, основанная на ручной диспетчеризации и контроле правил, сталкивается с огромными проблемами. Массовый доступ к распределенным источникам энергии, быстрая популяризация электромобилей и частое возникновение экстремальных погодных условий сделали условия работы энергосистемы очень динамичными и неопределенными. На этом фоне технологии искусственного интеллекта постепенно становятся важной опорной силой современных электросетей. Благодаря восприятию данных, интеллектуальному принятию решений-и автономному управлению они способствуют развитию энергосистемы в направлении более эффективного, безопасного и гибкого направления.
Восприятие данных-в режиме реального времени создает "нейронную сеть" для энергосистемы.
В современных интеллектуальных сетях развернуто большое количество датчиков, интеллектуальных счетчиков, терминалов мониторинга и сетевых устройств, образующих систему сбора данных, охватывающую все звенья производства, передачи, распределения и потребления электроэнергии. Системы искусственного интеллекта могут непрерывно получать и анализировать огромные объемы-данных в реальном времени от разных узлов, включая такую информацию, как напряжение, ток, частота, изменения нагрузки и состояние работы оборудования.
Благодаря быстрой обработке и корреляционному анализу этих данных искусственный интеллект может не только всесторонне оценить состояние работы электросети, но и оперативно выявить аномальные колебания и потенциальные риски, предоставляя точную основу для последующего принятия решений.- Эта возможность всепогодного-и высокоточного-восприятия данных наделяет энергосистему характеристиками реагирования в реальном-времени, аналогичными характеристикам биологической нервной системы.
Интеллектуальное прогнозирование повышает способность сбалансировать спрос и предложение.
Одной из основных задач функционирования энергосистемы является поддержание баланса между спросом и предложением. Из-за сложности-хранения электроэнергии в реальном времени-в реальном времени любые колебания спроса могут повлиять на стабильность системы.
Искусственный интеллект использует алгоритмы машинного обучения для всестороннего анализа многомерной информации, такой как исторические данные о нагрузке, изменения погоды, график праздников, промышленная деятельность и поведение пользователей, а также для точного прогнозирования будущего спроса на электроэнергию. По сравнению с традиционными моделями прогнозирования искусственный интеллект может выявлять более сложные корреляционные связи данных и повышать точность прогнозов.
Заблаговременно распознавая тенденцию изменения нагрузки, организации, занимающиеся эксплуатацией электросетей, могут оптимизировать планы выработки электроэнергии, рационально распределять резервные мощности и динамически корректировать ресурсы передачи и распределения, тем самым сокращая потери энергии и повышая общую эксплуатационную эффективность.
Динамическое регулирование нагрузки повышает устойчивость системы.
В таких сценариях, как высокая-погода, крупномасштабные-мероприятия или чрезвычайные ситуации, в некоторых регионах может произойти резкое увеличение спроса на электроэнергию. Традиционные электросети часто полагаются на ручное вмешательство при диспетчеризации, тогда как интеллектуальные сети могут обеспечить автоматическое управление нагрузкой с помощью искусственного интеллекта.
На основе результатов-мониторинга и прогнозирования в реальном времени система искусственного интеллекта может автоматически регулировать направление потока электроэнергии, оптимизировать конфигурацию путей передачи и динамически распределять энергоресурсы между различными регионами. Когда нагрузка определенной линии или подстанции приближается к пределу, система может быстро активировать механизм переключения нагрузки, чтобы предотвратить перегрузку оборудования.
Такая возможность динамической балансировки нагрузки значительно повышает устойчивость электросети к ударам и помогает снизить вероятность крупномасштабных-отключений электроэнергии и сбоев оборудования.
Содействие эффективному потреблению возобновляемой энергии
Преимущество возобновляемых источников энергии, таких как солнечная и ветровая энергия, заключается в их чистоте и низком-углероде, однако на их мощность производства электроэнергии существенно влияют погодные условия, демонстрируя сильную нестабильность и случайность.
Искусственный интеллект прогнозирует и анализирует мощность ветровой и фотоэлектрической энергии путем интеграции метеорологических данных, исторических данных о выработке электроэнергии и информации мониторинга окружающей среды, тем самым заранее оценивая будущий уровень энергоснабжения. Когда прогнозируется снижение производства возобновляемой энергии, система может автоматически направить устройства хранения энергии, резервные источники питания или другие ресурсы для производства электроэнергии, чтобы компенсировать это.
Между тем, в периоды, когда выработка новой энергии достаточна, искусственный интеллект может также оптимизировать стратегии зарядки накопителей энергии и планы распределения нагрузки, повысить коэффициент использования зеленой энергии, уменьшить явление сокращения ветровой и солнечной энергии и добиться эффективного распределения энергетических ресурсов.
Способность-самовосстановления обеспечивает автономную работу электросети.
Самовосстанавливающиеся энергосети-рассматриваются как важное направление развития будущих интеллектуальных сетей, суть которого лежит в обеспечении автоматического обнаружения неисправностей, быстрой изоляции и автономного восстановления.
Опираясь на усовершенствованные модели диагностики неисправностей и сети мониторинга-в режиме реального времени, искусственный интеллект может за миллисекунды идентифицировать такие события, связанные с неисправностями, как короткие замыкания в линиях, неисправности оборудования или перебои в подаче электроэнергии. Затем система автоматически анализирует местоположение неисправности и зону ее поражения, быстро отключает поврежденные линии и одновременно -перепланирует путь подачи электроэнергии для подачи электроэнергии в зону поражения.
Весь процесс не требует вмешательства человека, что значительно сокращает время устранения неисправностей, повышает непрерывность электроснабжения и надежность электросети, а также обеспечивает более стабильное энергоснабжение для критически важной инфраструктуры и важных пользователей.
Прогнозируемое обслуживание повышает уровень управления всем жизненным циклом оборудования.
Техническое обслуживание традиционного энергетического оборудования в основном зависит от режима регулярных проверок, что часто приводит к проблемам недостаточного или чрезмерного обслуживания.
Искусственный интеллект, объединяя параметры работы оборудования, характеристики вибрации, изменения температуры и исторические записи неисправностей, создает модель оценки состояния оборудования для непрерывного мониторинга ключевых объектов, таких как трансформаторы, линии электропередачи и автоматические выключатели. Выявляя тенденцию снижения производительности оборудования и потенциальные аномальные функции, система может заранее выдавать информацию раннего предупреждения.
Эта модель прогнозируемого обслуживания позволяет эксплуатационному и техническому персоналу проводить целевые проверки до возникновения неисправностей, сокращая внезапные простои, улучшая использование оборудования, снижая затраты на эксплуатацию и техническое обслуживание, а также продлевая срок службы активов.
Координировать участие электромобилей и ресурсов хранения энергии в регулировании сети.
С непрерывным ростом количества транспортных средств на новой энергии электромобили являются не только терминалами потребления энергии, но и постепенно становятся важной частью распределенных ресурсов хранения энергии.
Искусственный интеллект может единообразно координировать сеть зарядных станций, систему хранения энергии аккумуляторов и технологию «Автомобиль--сеть» (V2G), обеспечивая двунаправленное управление потоками энергии. В периоды вне-пикового потребления электроэнергии направляйте транспортные средства на интеллектуальную зарядку. В период пиковой нагрузки электросети аккумулятор автомобиля можно использовать для подачи электроэнергии в сеть в обратном направлении.
Объединяя большое количество разрозненных ресурсов хранения энергии, искусственный интеллект помогает построить более гибкую систему регулирования энергетики, повышает пиковую мощность электросети и мощность потребления новой энергии, а также закладывает основу для будущего развития энергетического Интернета.
Интеллектуальная энергосистема стала важной поддержкой трансформации энергетики.
В настоящее время искусственный интеллект постепенно превратился из вспомогательного инструмента принятия решений-в важный компонент основных эксплуатационных возможностей энергосистемы. Он продемонстрировал значительные преимущества в прогнозировании спроса, устранении неисправностей, обслуживании оборудования, новом управлении энергией и совместной диспетчеризации энергии.
Отраслевая практика показывает, что интеллектуальная система управления позволяет эффективно снизить риск перебоев в подаче электроэнергии, повысить надежность работы электросетей и значительно сократить потери возобновляемой энергии. Благодаря постоянному развитию вычислительной мощности, ресурсов данных и моделей алгоритмов будущая энергосистема будет и дальше развиваться в направлении автономного восприятия, автономного принятия решений-и автономной оптимизации, формируя новый тип энергетической инфраструктуры с высокой устойчивостью и само-адаптивными возможностями.
Глубокая интеграция искусственного интеллекта и энергосистемы не только способствует трансформации режима работы энергосистемы, но и обеспечивает ключевую техническую поддержку для достижения низко-углеродной, цифровой и интеллектуальной трансформации энергетики.
