Dağıtılmış nesil (DG), elektrik üretimine veya bu varlıkların verimli bir şekilde kullanılmasını, genellikle güneş enerjisi gibi yenilenebilir kaynaklara ve makine öğrenimine güvenerek (ML) birimleri ve batarya depolama sistemlerinin optimizasyonu için dönüştürücü araçlar olarak ortaya çıkıyor. Küresel enerji geçişi hızlanıyor, tahmin edici bakım ve sofistike enerji ticareti.Bu makale, AI ve ML'nin (AI) ve Machine Learning (ML) kaynaklarının nasıl yeniden dağıtıldığını araştırıyor.

Akroki ve ML Peyzajı Dağıttı

Modern dağıtılmış nesil sistemleri veri zengin ortamlardır. inverterler, hava istasyonları, akıllı metre ve SCADA sistemleri operasyonel, çevresel ve piyasa verilerinin yüksek frekanslı akışlarını yönetmek için özellikle değerlidir. AI ve ML algoritmaları bu hammaddeyi eyleme dayalı kontrol sistemlerinin aksine, ML modelleri karmaşık doğrusal olmayan ilişkileri öğrenebilir ve zamanla geliştirebilmek için özellikle değerlidir.

Enerji Tahmini için Tahmin Edici Analytics

ML'nin dağıtılmış kuşaktaki en olgun uygulamalarından biri enerji tahminidir. Kısa vadeli güneş ışınlama, rüzgar hızı ve bulut kapak operatörlerin, uzun kısa vadeli bellek (LSTM) ağlar gibi modeller, gradient güçlendirme makineleri ve tarihi hava ve nesil verileri rutin olarak optimize etmek için daha iyi bir şekilde optimize etmek için daha iyi bir şekilde optimize edilmesine izin verir. Örneğin, Ulusal Yenilenebilir Enerji Laboratuvarı (NREL)[CNN)[değiştir | kaynağı değiştir]

Üretimin ötesinde tahmin edici modeller ayrıca ekipman hataları tahmin eder. Anomaly algılama algoritmaları monitörü dönüştürücü sıcaklıklar, gerilim eğrileri ve rüzgar türbinlerinden gelen vibrasyon modelleri, operatörlerin bir kesintiden önce bakım planlamalarına izin verir, planlanmamış downtime. Studies from theurEE)IEEE), fizik tabanlı bozulma modellerini sinir ağları ile birleştirebilmelerini gösteren hataların eş tabanlı alarmlar için zaman verir.

Gerçek Zaman Optimizasyonu ve Kontrolü

AI-güdümlü kontrol sistemleri, bir pili şarj etmek veya şarj etmek için bir adım daha tahmin ediyor. Güç tasarrufu öğrenmek (RL) gerçek zamanlı DER yönetim için lider bir teknik haline geldi. mikrogrid ortamında, bir RL ajanı optimal bir politika öğrenir - örneğin, Google'ın DeepMindüşüncesi, güneş çıkışları için ne kadar fazla ısıtılır, ya da CHP ünitesinin sevk ettiği - enerji maliyetleri için hesaplarla etkileşime girilmesi ve enerji maliyetleri için hesapların yüksek oranda yüksek oranda yüksek çözünürlükte olduğu gibi.

Model tahmin edilebilir kontrol (MPC) ML tabanlı sistem tanımlaması ile bir araya getirilen başka güçlü bir yaklaşımdır. MPC, gelecekteki davranışları tahmin etmek ve kontrol eylemlerini bir yuvarlanma yoluyla optimize etmek için DG sisteminin dinamik bir modelini kullanır.Sistem modeli Gaussian süreçleri veya recurrent sinir ağları aracılığıyla veriden öğrenildiğinde, kontrol sistemi dinamikleri manuel yeniden ayarlamaya adapte edilebilir.Bu karma yöntemi özellikle depolama ve esnek yüklerle sistemler için etkilidir.

Anahtar Faydaları ve Sayısal Sonuçlar

Verimlilik Kazanları

AI-optIVE dağıtılmış nesil sürekli olarak geleneksel kontrol stratejileri. Çatı güneş dizilerinde ML tabanlı maksimum güç noktası izleme (MPPT), Avrupa konut vaka çalışmalarında% 5-10'luk enerji verimini göstermiştir.Bu verimlilik kazanımlar, DG sahipleri için standart gelirlere kıyasla ve dağıtım şebekelerine göre azalır.

Geliştirilmiş Güvenilirlik ve Grid Destek

Düşük gerilim ağlarında hata tespiti ve yerelleştirme, ML'nin önemli bir değer getirdiği başka bir alandır. Destek vektör makineleri ve rastgele orman sınıflandırıcıları akıllı metre gerilimi ve mevcut verileri hataları ve hataların yerini (örneğin, line-to-ground hataları, yay hataları) birkaç projeyi otomatik olarak tekrarlayan ve anahtarlarla entegre ettiğinde, bu sistemler kendini tanımlayan şebekeleri dakikalar için yeniden tanımlayan ve geri yükleme hizmeti mümkün kılar. ”

Maliyet Tasarrufları ve Operasyonel Verimlilik

ML tarafından desteklenen tahmin edilebilir bakım işlemleri ve bakımı azaltabilir (O&M) güneş ve rüzgar tesisatları için 15–30%, endüstri kıyaslamalarına göre DG sahipleri, frekans düzenleme ve gerilim desteği gibi bir ürün pazarlarından kaçının. Bu model piyasa dinamikleri, tahmin fiyatlarını, ve otomatik satış teklifleri, üretim maliyetlerini artıran tüm analitik altyapı için ödeme yapar.

Bütünleme Meydanları ve Mitigation Strategies

Üretimde AI ve ML'yi işletmek için çalışan sistemler önemli engellerle geliyor. Data quality and accessibility are most concerns. Many early- stage DG deployments have enough historical data to train strong models. Transfer learning and sentetik data nesil using Physics-in informationsets from similar installations. Data privacy is also critical when aggregating client-owned DERs;erated learning frameworks train models across multiple sites without centraling ham data, using privacy while captured.

Cybersecurity başka bir baskı meydan okumasıdır. ML modelleri kendilerini bir güneş tahmin modelinin aşırılıkçı bir kuşak haline getirilmesi için hedefler olabilir - yanlış tahminlere neden olmak için tasarlanmış basit girişler. Örneğin, bir saldırgan, bir anormal tespite dayalı olarak küçük bir perturbasyona sahip bir hava tahmin sinyalini, bir nesile ve iletişim protokollerine entegre etmek için (örneğin, Modbus, DNP3) de dikkatli bir şekilde yazılımlar gerektirir.

Future: Özerk Beyaz Izgaralar ve Öteki

AI'nın evrimi, insan müdahalesi olmadan çalışan tamamen bağımsız mikrogridlere doğru dağıtıldı. Hierarchical RL mimarlıkları, bir kampüs veya mahallede birden fazla DERs koordine edebilir, ekonomik, dayanıklılık ve sürdürülebilirlik hedeflerini optimize eder. Dijital ikizler - fiziksel DG sistemlerinin fiziksel simülasyonları - dağıtım yapmadan önce operatörlerin kontrol stratejilerini test etmesi için. Edge AI, hangi ML modellerinin dönüştürücüler veya yerel ağlarında çalıştırıldığı, geç saatlere ve güvenen ağları azaltır.

Grafik sinir ağları gibi gelişen teknikler, operatörler sorgu sistemi durumunu modellemek veya AI önerileri için açıklamaları almaya devam ediyor.Bu arada, bu gelişmiş optimizasyon yöntemlerini benimsemek için bariyer küçülüyor, akıllı dağıtılmış nesiller için bile küçük ölçekli prosumerslere erişilebilir hale geliyor.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Yapay zeka ve makine öğrenimi, dağıtılmış bir nesil için gelecek kavramları değildir - zaten verimlilik, güvenilirlik ve maliyetle ölçülebilir gelişmeler sunmaları kanıtlanmış teknolojilerdir.Mikrogrid kontrolü için öğrenme, ML algoritmaları daha akıllı, daha duyarlı bir enerji sistemi inşa etmek için yardımcı olacaktır.