ככל שרשתות הכוח המודרניות מתפתחות לכדי מערכות אקולוגיות מקושרות מאוד, מונעות נתונים, הצורך בניהול עומס מדויק ותגובה מעולם לא היה גדול יותר. מערכות ניהול עומס חייבות תמיד לאזן את אספקת החשמל עם עיכובים מעצימות תוך שמירה על יציבות המתח, רגולציה תדירות ואיכות הכוח. Proportional-Integral-Departal-Derivative (PID) נשאר אבן הפינה של שליטה במערכות אלה, בגלל הפשטות, יעילות, ואפקטים מוכחים, ואפקטים של שיטות הפעלה מתקדמות.

הבנה של שליטה ב-Smart Grids

בקר PID פועל על ידי חישוב קבוע אות שגיאה, המוגדר כההבדל בין נקודת מוצא הרצויה (למשל, מתח מטרה, תדירות או זרימת כוח) לבין משתנה התהליך המדוייק של התהליך, לאחר מכן הוא חל פעולה משנית המבוססת על שלושה מרכיבים: טווח הפחתת רמת הסוללות (FLT:0PLTFLT:1) מגיב לגודל השגיאה הנוכחי, המונח האינטגראלי (Frea: 3DIRST) לחשבונות עתידיים מצטברים (FIRD)

אסטרטגיות ל-Enhancing PID Performance

כוונון אלגוריתמים

שיטות כוונון PID כגון Ziegler-Nichols תגובה או טכניקות תגובה תדירות לספק נקודת התחלה יעילה אבל הם לעתים קרובות מדי עבור יישומים ברשת חכמה שבו פרופילים עומס משתנים לאורך כל היום.מערכות מודרניות ליהנות מאלגוריתמים אוטומטיים לכוונון אוטומטי סגור כי באופן אוטומטי לזהות תכונות תהליך אופטימיזציה של מערכת הפעלה ואופטימיזציה חלקית של אלגוריתמית ו- אלגוריתמית מוחל על ידי אופטימיזציה חלקית של מידע (למשל, לדוגמה, שימוש ב- ERMI) באופן עצמאי של אלגוריתם אבטחה (לדוגמה, שימוש יעיל יותר).

כוונון עצמי ו- Self-Tuning PID

בקרים קבועים PID אינם יכולים לשמור על ביצועים אופטימליים כאשר דינמיקות המערכת משתנות באופן משמעותי, כגון כאשר עומס גדול עובר על או בנק ענן גורם תנודות תפוקה מהירה של השמש. ccID בקרים טיפול זה על ידי התנהגות מערכת ניטור רציף והתאמה פרמטרים בזמן אמת. שיטה נפוצה אחת היא בקרת הסתגלות מודל (MRAC), שבו כוחות הפלט כדי לעקוב אחר מודל אחר זה הוא רווח, שבו היתרונות preputeric זמן קצר לאחר מכן הוא לחץ על ידי שימוש קבוע של תאים סטנדרטיים).

שילוב עם בקרת מודלים

בקרי אופטימיזציה של Standalone הם reactive; הם מגיבים שגיאות לאחר שהם מתרחשים.מודל שליטה חיזוי חיצוני (MPC) מספק אלמנט חיזוי כי יכול לצפות שינויים עומס עתידי ו- compute אופטימלי מהלכים על אופק סופי.

טכניקות ניכוי מסנן ו- Noise Reduction

רעש מדידה - ניתוק על ידי התערבות אלקטרומגנטית, שגיאות קוונטית בחיישנים דיגיטליים, או רעש תקשורת ניטור רחב-שטח - יכול לגרום למונח הנגזר בבקר PID לייצר שינויים גדולים, לא יציבים אשר מערערים את המערכת.כדי להפחית את זה, מהנדסים ליישם פילטרים ספציפיים של בקרת תדרים באופן אוטומטי על האות נגזרת PID, בדרך כלל עם זמן קבוע לייצר אחד-חמישית של רווח מתקדם יותר.

אדריכלות: Hierarchical and Distributed Control Architectures

בקרים מרכזיים PID שמנהלים רשת הפצה שלמה יכולים לסבול מבעיות מדרגיות ונקודות בודדות של כשל. מבני בקרה היררכיים מחלקים את הרשת לאזורים, עם בקרים מקומיים של PID המטפלים במהירות, הפרעות מקומיות (למשל, רגולציה מתח בראש של אלגוריתם) ובקר מרכזי המונע על ידי בקרת מערכות בקרה או תיאום.

כתובת: Grid PID Control

מערכת אי-לינאריות ו-Time-Varying Dynamics

מערכות כוח מציגות אי-לינאריות חזקות עקב הישבן הטרנספורמציה, תלות מתח מתח עומס, ואת ההתנהגות הלינינית של ממירים אלקטרוניים פיסת כוח.בקר PID מכוון למודל ליניארי עשוי להיכשל כאשר נקודת התפעול משתנה. אסטרטגיות משופרות כמו תזמון או זיהוי מערכת מקוונת ± עוזר לשמור על ביצועים לאורך המעטפה התפעולית.

עיכובים תקשורתיים ועצלות

לולאות רחבות-רזה השולטות על מדידות מרוחקות ניצבות בפני עיכובים בלתי נמנעים מהודעות נתונים, עיבוד ותגובה אקטוטור. עיכובים יכולים לערער על לולאה PID על ידי הצגת שלב lag. Smith Predictor compensators ניתן לשלב לתוך מבנה PID כדי להפחית את העיכובים, בתנאי שהעיכוב ידוע קבוע.

שיקולים אבטחת סייבר

מכיוון שבקרי PID ברשתות חכמות מתקשרים לעתים קרובות על רשתות IP, הם פגיעים להתקפות שמניחות מניפולציות, מזרקות מדידות כוזבות, או משבשות אותות שליטה.שליטה של ®PID חייבת לכלול אמצעי אבטחת סייבר כגון ערוצי תקשורת מוצפנים, אימות פקודות שליטה ואלגוריתם זיהוי אנומלי אשר מעריך את העקביות של נתונים של חיישן אנרגיה.לדוגמה, גלאי מבוסס מכונה יכול לכלול סטיית דגלים בלתי צפויים בשגיאה שעלולה להצביע על ידי תוכנת סייבר: לנטרל את ה-FD.

סקאביות ושותפות

החל אסטרטגיות PID מתקדמות (למשל, שליטה הסתגלות עם אופטימיזציה תכופים) למאות או אלפי בקרים דורש הקצאת משאבים זהירה.לא כל בקרים זקוקים לאותו רמה של תחכום: PID בכפוף לטיפול ראשוני עשרות מגה-וואטסיום ירוויחו משילוב של חיזוי מודל, בעוד בקר פשוט משככי כאבים יכול רק צריך רווחים קבועים עם מחזורי מחשוב מרובים, כי יכול לגרום לשיטות אבטחה גבוהה יותר, כולל מטענים אלקטרוניים, כולל מטענים מהירים יותר, בעוד בקר, כולל מטענים שונים של מטענים לטווח ארוך יותר, בעוד בקר, כולל מטענים אלקטרוניים.

שיקולים מעשיים

קביעת שליטה משופרת של PID בסביבה חכמה חיה דורשת תכנון זהיר.ראשון, הערכה בסיסית של ביצועי בקרה קיימים צריכה להתבצע באמצעות מדדים כמו טעות מוחלטת ופתרון יתר על המידה. שנית, מחקרים הדמיה באמצעות מודלים דיגיטליים מתואמת מסייעים להעריך אסטרטגיות מועמדים לפני פריסת שדה, מסלול שלב עם לוגיקה של ירידה מבטיח כי אם בקר חדש תקלות, המערכת יכולה להחזיר בסיסים רבים לפני הפעלתו של ניהול זמן מוגבל (כולל פונקציות) החל מתוקף 15 פעולות אבטחה (כוללות) החלמותת זמן מוגבל של טיפוליות (כוללות) החלמותת משאבים מסוימים.

כיוונים עתידיים

הדור הבא של שליטה PID ברשת חכמה יהיה ככל הנראה לשלב אינטליגנציה מלאכותית יותר עמוק. סוכני חיזוק עמוק (DRL) יכולים ללמוד הישגים אופטימליים PID ואפילו מבנה PID עצמו בזמן אמת, להסתגל לא רק Kp, קי, KD, אבל גם זמן המסנן קבוע ומנגנוני בקרה אנטי-windup לינאריים אחרים יכולים לספק סביבת אימונים בטוחה, מואצת עבור סוכנים כאלה, עכשיו לאפשר ל-pTM יעיל יותר לשימוש יעיל יותר עם רשתות הפעלה אוטומטיות יעילות.

מסקנה

עידוד שליטה PID לניהול עומס רשת חכמה דורש גישה רבת פנים מעבר לכוונון מסורתי. על ידי אימוץ אלגוריתמים מתקדמים, שיטות הסתגלות עצמית והדרכה עצמית, אדריכלות היברידית עם שליטה חיזוי מודל, טכניקות סינון חזקות, וטכניקות שליטה היררכית לעמוד במהירות על משאבים ניהוליים גמישים, שירותים מבוזרים יכולים לשפר באופן משמעותי את היציבות, היעילות והגמישות של מערכות הכוח שלהם.