بهینه سازی نسل توزیع شده با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

بهینه سازی زمان واقعی و کنترل

سیستم های کنترل مبتنی بر هوش مصنوعی با ایجاد تنظیمات مداوم برای دارایی های نسل توزیع شده پیش بینی می کنند.تقویت کننده یادگیری (RL) به یک تکنیک پیشرو برای مدیریت زمان واقعی تبدیل شده است.در یک زمینه میکروشبکه، یک عامل RLS به یک سیاست بهینه می پردازد - مانند زمانی که شارژ یا تخلیه یک باتری، چقدر برای کاهش خروجی خورشیدی، یا CHPMin به منظور تعامل با محیط مجازی انرژی و کاهش سرعت در حساب های سیگنال های مشابه، و کاهش هزینه های سوخت، برای کاهش می دهد.

کنترل پیش بینی مدل (MPC) همراه با شناسایی سیستم مبتنی بر ML یکی دیگر از رویکرد های قدرتمند است. MPC از یک مدل پویا از سیستم DG برای پیش بینی رفتار آینده و بهینه سازی اقدامات کنترل بر یک افق نورد استفاده می کند، زمانی که مدل سیستم از داده ها از طریق فرآیندهای Gaussian یا شبکه های عصبی مکرر یاد گرفته می شود، کنترل کننده می تواند با تغییر سیستم های پویا بدون حذف دستی این روش هیبریدی به ویژه سیستم های ذخیره سازی انعطاف پذیر و بار آب و انعطاف پذیر، سازگار شود.

مزایای کلیدی و نتایج Quantified

بهره وری

نسل توزیع شده AI به طور مداوم استراتژی های کنترل متعارف را ارزیابی می کند. کارآزمایی های میدانی بر روی آرایه های خورشیدی پشت بام با استفاده از حداکثر نقطه قدرت ML (MPPT) بهبود عملکرد انرژی 5 تا 10٪ تحت شرایط جزئی سایه، در مقایسه با الگوریتم های استاندارد اختلال و محافظت در سطح سیستم، آموزش هماهنگ برای ارسال مطالعات خورشیدی به علاوه افزایش نسبت خود را به افزایش بهره وری شبکه های مسکونی در 85٪ کاهش می دهد.

قابلیت اطمینان پیشرفته و پشتیبانی از Grid

تشخیص خطا و محلی سازی در شبکه های کم ولتاژ منطقه دیگری است که ML (به عنوان مثال، دستگاه های بردار پشتیبانی و طبقه بندی های تصادفی جنگل آموزش دیده در ولتاژ متر هوشمند و داده های فعلی می توانند نوع و محل خطا را شناسایی کنند (به عنوان مثال، خطای خط به پیش زمینه، گسل قوس) با دقت بیش از 95٪ زمانی که با سوئیچ های خودکار و سیستم های تعمیر شده یکپارچه شده ادغام شده است، به جای اینکه سیستم های شناسایی شبکه ای که نشان می دهد، خطای شبکه ای بحرانی را باز می کند.

صرفه جویی در هزینه و کارایی عملیاتی

تعمیر و نگهداری پیش بینی شده توسط ML می تواند عملیات و تعمیر و نگهداری (O&M) هزینه های برای تاسیسات خورشیدی و بادی را 15 تا 30٪ کاهش دهد، با توجه به معیارهای صنعت، جلوگیری از جایگزینی تک توربین (که می تواند هزینه 2000000 - $ 500،000 دلار) و یا یک شکست اینورتر بزرگ برای کل زیرساخت تجزیه و تحلیل بارها بیش از حد، الگوریتم های تجاری مبتنی بر AI را قادر می سازد تا به تولید یک سیستم عامل متنوع و خدمات پشتیبانی از حد معمول، به طور خودکار، به عنوان خدمات پشتیبانی از طریق سیستم های متنوع سازی و پشتیبانی از حد معمول، به عنوان خدمات پشتیبانی از طریق سیستم های متنوع سازی، و خدمات پشتیبانی از طریق سیستم های متنوع سازی، پیش بینی شده، و خدمات پشتیبانی از طریق سیستم های متنوع، و خدمات سرعت و خدمات پشتیبانی از طریق سیستم های مختلف، قیمت، به طور خودکار، قیمت گذاری، قیمت گذاری، قیمت، و انتقال دهند.

چالش های ادغام و استراتژی های مالی

استقرار AI و ML در سیستم های تولید توزیع شده با موانع قابل توجهی همراه است. کیفیت داده ها و در دسترس بودن نگرانی های عمده ای است. بسیاری از استقرار های DG اولیه فاقد داده های تاریخی کافی برای آموزش مدل های قوی انتقال و تولید داده های مصنوعی با استفاده از شبکه های عصبی آگاه فیزیک ارائه می دهد یک مسیر پیش رو با استفاده از داده های داده های مشابه حریم خصوصی داده ها نیز مهم است زمانی که جمع آوری مشتری را در چارچوب یادگیری اولیه تغذیه می کند، در حالی که بدون حفظ سیستم های ذخیره سازی داده های ذخیره سازی داده های متمرکز شده، در حالی که بدون استفاده از طریق چندین مدل های ذخیره سازی داده های ذخیره سازی داده های ذخیره سازی داده های ذخیره سازی داده های جمعی، در حال ذخیره سازی داده های ذخیره سازی شده است.

امنیت سایبری چالش دیگری است. مدل های ML می توانند برای حملات متقابلی هدف قرار گیرند – ورودی های مالی که برای پیش بینی های نادرست طراحی شده اند، به عنوان مثال، مهاجم می تواند یک اختلال کوچک را به یک سیگنال پیش بینی آب و هوا تزریق کند تا یک مدل پیش بینی خورشیدی را به بیش از حد تولید اصلاح کند، که منجر به بی ثباتی تکنیک های آموزش قوی (آموزش های آموزشی پیشرفته، گواهی شده) و سیستم های تشخیص دقیق سیستم های فنی (مانند سیستم های مهندسی ارتباطات فعال) می شود.

مسیر های آینده: شبکه های مستقل و فراتر از آن

تکامل AI در نقاط نسل توزیع شده به سمت میکروشبکه های کاملا مستقل که بدون دخالت انسان عمل می کنند.معماری های RLIC می توانند چندین سر در سراسر یک محوطه دانشگاه یا محله هماهنگ کنند، بهینه سازی برای ترکیبی از اهداف اقتصادی، انعطاف پذیری و پایداری دیجیتال -ودینامیک، شبیه سازی ML-updated سیستم های فیزیکی DG - اپراتورهای اجازه می دهد تا استراتژی های تست در silico را قبل از اجرای سیستم های اتصال ابری، و یا سیستم های اتصال پایدار، که در آن استفاده از نصب سیستم های اتصال از نصب و یا سیستم های اتصال از اتصال از اتصال از اتصال از اتصال از راه دور و یا سیستم های حساس، استفاده می کنند، به جای استفاده از راه دور، به طور دقیق، به جای استفاده از طریق سیستم های اتصال به جای استفاده از نصب، سیستم های اتصال به جای استفاده از طریق سیستم های اتصال به طور دقیق، سیستم های اتصال به طور دقیق، به طور دقیق، به طور پویا، سیستم های اتصال به طور دقیق، به طور دقیق، سیستم های اتصال به سیستم های اتصال ابری، سیستم های اتصال به طور پویا، به طور پویا و یا سیستم های اتصال، به طور دقیق، به طور مداوم، به طور مداوم، به طور مداوم، به طور پویا، به طور پویا، به طور پویا، به طور پویا

تکنیک های نوظهور مانند شبکه های عصبی گراف برای مدل سازی توپولوژی پیچیده شبکه های توزیع، قادر به مدیریت ترافیک و تنظیم ولتاژ بهتر است، در همین حال، مدل های زبان بزرگ (LLMs) برای رابط های زبان طبیعی که اجازه می دهد اپراتورهای وضعیت سیستم جستجو و یا دریافت توضیحات برای توصیه های AI بررسی می شود، به عنوان هزینه های سخت افزار همچنان به کاهش و چارچوب های باز ML بالغ، مانع پیشرفته برای استفاده از این روش های بهینه سازی توزیع شده، حتی تولید های کوچک دسترسی به دست می دهد.

نتیجه گیری

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی مفاهیم آینده نگر برای نسل توزیع شده نیستند - آنها تکنولوژی های ثابت شده در حال حاضر بهبود قابل اندازه گیری در بهره وری، قابلیت اطمینان و هزینه را ارائه می دهند.از پیش بینی خورشیدی با شبکه های LSTM برای تقویت یادگیری برای کنترل میکروشبکه ها، الگوریتم های ML قادر به ایجاد یک سیستم انرژی هوشمند تر و پاسخگوتر هستند.