인공지능과 기계 학습을 통한 분산화

분산 된 세대 (DG)는 태양 광 발전 배열, 풍력 터빈, 결합 된 열 및 전력 (CHP) 단위 및 배터리 저장 시스템과 같은 재생 가능한 소스에 의존하는 사용의 관점에서 전기 생산 또는 가까운 지점에서 전기 생산을 나타냅니다. 글로벌 에너지 전환 가속화로, 이러한 분산 된 자산의 효율적인 작동은 그리드 안정성, 비용 감소 및 환경 영향에 필수적이됩니다. 인공지능 (AI) 및 기계 학습 (ML)은 빠르게 변화하는 에너지 절약, 이 확장 및 분산 된 자산의 최적화 된 에너지 절약, 이 확장 및 분산 된 자산의 지속 가능한 발전을 위해 진화하는 것입니다.

분산 세대의 AI 및 ML 조경

이 시스템은 데이터 풍부한 환경입니다. 인버터, 기상역, 스마트 미터 및 SCADA 시스템의 센서는 운영, 환경 및 시장 데이터의 고주파 스트림을 생산합니다. AI 및 ML 알고리즘은이 원료 데이터를 행동 가능한 인텔리전스로 변환합니다. 전통적인 규칙 기반 제어 시스템과 달리 ML 모델은 복잡한 비선형 관계를 배우고, 조건을 변경하고, 시간이 지남에 따라 개선 할 수 있습니다. 이 기능은 특히 재생 가능한 DG 소스의 고유 한 가변성을 관리하기위한 가치입니다.

Energy Forecasting에 대한 예측 분석

ML의 가장 성숙한 응용 프로그램의 하나 분산 된 세대의 에너지 예측입니다. 태양의 irradiance, 풍속 및 클라우드 커버의 단기 예측은 운영자가 전일 생산 출력을 기대할 수 있도록합니다. 긴 단기 기억 (LSTM) 네트워크, 그라디언트 부스트 기계 및 복잡한 신경 네트워크 (CNNs)와 같은 모델은 과거 날씨와 세대 데이터에 훈련을 통해 지속되는 절대 비율 오류를 달성 할 수 있습니다. 태양의 LT의 경우 10 % 미만의 태양 에너지 (ESTM)의 계산을 증가시키는 것입니다. [FI]의 에너지 절약은 더 나은 네트워크의 영향을 미칠 수 있습니다. [FI]

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실시간 최적화 및 제어

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MPC는 ML 기반 시스템 식별과 결합 된 모델 예측 제어 (MPC)는 또 다른 강력한 접근법입니다. MPC는 미래의 행동을 예측하고 롤링 수평선을 통해 제어 작업을 최적화하는 DG 시스템의 동적 모델을 사용합니다. 시스템 모델이 Gaussian 프로세스 또는 재전류 신경망을 통해 데이터에서 배운 경우 컨트롤러는 수동 재조립없이 시스템 동적을 변경할 수 있습니다. 이 하이브리드 방법은 특히 저장 및 유연한 부하 시스템을 위해 효과적이며 최적의 일정은 날씨 및 전기 가격과 다릅니다.

주요 혜택 및 양자화 결과

효율성 이익

강화된 신뢰도 및 격자 지원

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비용 절감 및 운영 효율성

ML에 의해 구동되는 예측 유지 보수는 가동 및 유지 보수 (O & M) 비용 15-30 %, 산업 벤치 마크에 따라 태양 및 풍력 설치 비용 절감 할 수 있습니다. 단일 터빈 기어 박스 교체 ($ 200,000 - $ 500,000) 또는 대규모 인버터 고장은 전체 분석 인프라에 대한 비용을 지불합니다. 또한 AI 구동 에너지 거래 알고리즘은 주파수 규제 및 전압 지원과 같은 보조 서비스 시장에서 참여할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 경제적인 수입, 경제적인 수입 및 경제적인 수입을 예측하는 데 도움이 될 것입니다.

통합 도전과 완화 전략

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