سمجھا جانے والا Phasor پیمائش یونٹس اور Synchrophasor Data ہے۔

جدید توانائی کے گاوں پر انحصار کرتے ہیں، وقت کے ساتھ ساتھ ساتھ schoned پیمائش کے لیے پیمائش کے لیے. Phasor sunits (PMUs) وہ بنیادی اوزار ہیں جو ان اعداد کو قبض کرتے ہیں۔ روایتی SCADA سسٹمز کے برعکس، جو کہ ہر سیکنڈ 30 سے 120 تک کی پیمائش اور موجودہ ووے کی رپورٹ دیتے ہیں۔

Synchrophasor data are manssss to the متحرک radiction of energy system کو دیکھنے کے قابل ہوتے ہیں. phase زاویہ فرقوں میں منتقلی کے بارے میں دباؤ کا اظہار کرتا ہے اور فریکوئنسی میں تبدیلی سے متعلقہ طور پر ظاہر ہوتا ہے. دنیا بھر میں ہزاروں کے ساتھ، انٹرمیئم ڈیٹا کی مقدار بہت وسیع ہے. اب یہ ایک قابل عمل ہے، جہاں مصنوعی ذہانت غیر یقینی بن جاتا ہے۔

گرئیڈ آپریشنز میں انٹیلی جنس کا کردار

Administal Intelligence, بالخصوص مشین سیکھنے اور گہرا سیکھنے، ہائی-ڈی-اے-ای-اے-ای-اے-ای- کے ڈیٹا سے قابل عمل اقدامات نکالنے کے لیے. PMU کے ضمن میں Ayhams کے ضمن میں خفیہ طور پر پیشگی غلطیوں کو پہچان سکتے ہیں، کلاس کی درستی کے ساتھ غلطیوں کو یقینی بنا سکتے ہیں اور مختلف قسم کی اطلاعات کے تحت نظام کے جوابات کو تبدیل کر رہے ہیں۔یہ صلاحیتیں طاقت کے نظام کو عمل سے تبدیل کر رہی ہیں

Phasor Data کے لیے کلیدی AI Techniques

  • Supervised school: کلاس روم کے ماڈلز کو تربیت دی گئی ہیں جو PMU ڈیٹا پر تربیت یافتہ ہیں (مثلاً واحد لائن-دو-پا-پی-ضلع قصور) 99% درستی، تیز حفاظتی ریلی فیصلوں کو قابل بناتے ہیں۔
  • [Unsupervid school: کلوسٹرنگ الموت کے زیر اثر تاریخی لیبل بغیر تاریخی لیبل کے کام کرنے والے حالات کا پتہ چلتا ہے۔
  • ] ایل ایس ٹی ایم اور رپرسن کے ساتھ ڈیپ سیکھنے کے لئے: طویل مختصر-Term Memical networks in Snnchrophasor میں واقع ہونے سے پہلے کے فاصلے پر،
  • Reinforment سیکھنے کی صلاحیت : ایجنٹ پر مبنی انسان (Agent-monter) کی اصلاحی سرگرمیاں سیکھنے کے لیے ایک خودکار ایمرجنسی کنٹرول کے ساتھ رابطہ کرنا سیکھتا ہے۔

یہ تکنیکیں باہمی طور پر نہیں ہیں. Hybrid ماڈل جو طبیعیات کے ماہر عصبی نیٹ ورک کو روایتی توانائی نظام مساوات سے ملاتی ہیں، دونوں کی اعلیٰ درستی اور تعبیرات حاصل ہوتی ہیں۔

AI-Integrated PMU Data کی طرف سے جاری کردہ اطلاقات

حقیقی وقت وسیع-Area terriential aresssectness -

اے آئی اے پاور کنٹرولز کہ کئی شماروں سے شروع کردہ پی ایم یو ڈیٹا کو آپریٹرز کو ایک ہمہ گیر، حقیقی وقت میں انٹر scleations کی تصویر، وولٹیج پائیداری کے مرکبات اور thermal processs. مثال کے طور پر، شمالی امریکا میں مغربی انٹرکلسچینج میں موجود مشین سیکھنے کے عمل کو استعمال کیا جاتا ہے

صحت‌بخش صحت

اِس کے علاوہ ، اِس بات کا اندازہ لگائیں کہ اِن میں سے ایک شخص کو کتنی محنت سے کام کرنا چاہئے ، اِس کے لئے اُس کی ضرورت ہے اور اِسے پورا کرنا بھی چاہئے ۔

اے آئی-وی اصلاحات کے ساتھ ساتھ وفاقی توانائی پھولتا ہے۔

روایتی Fudimal Power release (OPF) کے حل کاروں نے ایسے انتہائی منظم ماڈلوں پر انحصار کیا جو حقیقی وقتی حالتوں سے مطابقت نہیں رکھ سکتے. اے آئی طریقہ کار جو PMU ڈیٹا کو منتقل کر سکتے ہیں نسل کشی کے عمل کو بہتر بنا سکتے ہیں اور وولٹیج کے تنازعات کو کم کر سکتے ہیں. ایک حالیہ پائلٹ نے ایک جدید آلہ کو ایک ایسا دکھایا جس کی مدد سے دو سیکنڈ میں اضافہ ہو گیا ہے جس کی مرمت کے بعد یہ بہت تیزی سے جاری ہے

نقل‌مکانی اور کلاس‌روم

PMU پر مبنی AI نظام ایک چکر کے اندر خامیوں کو تبدیل کر سکتا ہے. Convougional nernets پر اطلاق پی ایم یو وولٹیج طول بلد کی اقسام اور درستی سے غلط مقام پر

اِس لئے اُس نے اپنے بچوں کو یہ ہدایت دی : ” اَے میرے بیٹے !

طوفان یا سائبر حملہ جیسے انتہائی واقعات کے دوران ، اے آئی ایجنٹوں کو پی ایم یو ڈیٹا کو استعمال کرتے ہوئے نا معلوم جزیرے کے حصوں کو تقسیم کرنا ہوگا.

عاطف کے ساتھ ساتھ snering Phasor Data کے فوائد

  • [Ennhansted استقلال: [AI] غیر کنٹرول شدہ عمل بننے سے پہلے AI NAScient valage غیر کنٹرول اور Angular structions کی شناخت کرتا ہے، جس سے دس سیکنڈ تک اصلاحی عمل جاری رہتا ہے۔
  • [ImLT] Effective protective: [1] غیر فعال آمدنی اور غلطیی مواصلات کے ذریعے نقصان کم کرنے اور انتہائی سستے کارکردگی کے اخراجات کو کم کرنے کا باعث بنتا ہے۔
  • غیر مستحکم: ابتدائی آگاہی آلات کی ناکامیوں اور تیز رفتار غلطیوں کی بابت آگاہیوں کو کم اور زیادہ واضح کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔
  • Adaptive, خود مختاری کنٹرول: [AI] Greater کو انسانی مداخلت کے بغیر حالات تبدیل کرنے کے جواب میں تبدیل کرنے کے قابل بناتا ہے، اسمارٹ گرانٹ آرکیٹیکچرز کی ایک اہم خصوصیت۔

مشکلات اور حالیہ مشکلات

اس کے وعدہ کے باوجود اے آئی او پی یو ڈیٹا کے اندراج کئی تنازعات کے باوجود ڈیٹا کی خوبی ہے. ڈاٹ خوبی ایک بنیادی اہمیت ہے : 1 ایم ایس کے اندر وقت کو برقرار رکھنا چاہیے؛ ہارنا یا اسکوفی پیمائشی عمل کو کمزور کر سکتا ہے۔

Exclation taxs a serve s بھی serve. ہر ذیلی تقسیم پر Daptoing PUs on sernet is greet, High-bandwdth runking.

مستقبل کی ہدایتیں اور تحقیق

اگلی حد بندی اے آئی اے کے نمبر کے لیے PMU کے اعداد و شمار کے لیے براہ راست استعمال کرتے ہوئے روشنی کے وزن کے لیے متحرک نیٹ ورک PMU یونٹوں یا ذیلی ادارہ جات پر براہ راست فیصلہ کرنے سے 5 ملی سیکنڈ تک کم ہو سکتا ہے، جس سے حفاظتی سرگرمیاں کسی مرکزے کے انتظار میں بغیر ہی کچھ نہیں ہو سکتیں۔ یہ انتہائی ضروری ہے کہ ہوا میں زیر استعمال ہونے والے مرکزی سطح کے واقعات جیسے کہ ہوا میں زیریں مرکزی سطح کے ردیف کے واقعات۔

توانائی کے ڈیجیٹل جوہر جوہر چلاتے ہیں جو زندگی PMU کے اعداد و شمار سے حقیقی وقت کے حساب سے چلاتے ہیں، انہیں یہ جانچنے کی اجازت دے گی کہ کیا دائمی طور پر جاری ہے. AI ایجنٹ جسمانی سرمایہ کاری سے پہلے ڈیجیٹل جوہر میں ٹریننگ کریں گے،

ایک اور کاٹنے والا علاقہ ہے Synchrophasor production کے لیے مشین سیکھنے کے لیے مشین سیکھنا. Quantum Alphalms (مثلاً ہزاروں سے منسلک) کے ساتھ مل کر نظامیاتی طریقوں سے وابستگی کے حکم کو کلاسیکی طریقوں سے زیادہ تیزی سے حل کر سکتا ہے.

معیار سازی اور ترقی پسندی کو تسلیم کیا جائے گا۔ایییییییی، شمالی امریکا کی سنیکرو پیپاسور انتینی (NASAPI) اور یورپی نیٹ ورک آف نیٹ ورک PMU کے لیے PU اعداد و شمار کو منظم کرنے کے لیے فریم ورک فراہم کرتا ہے ان کوششوں کے طور پر ایک مکمل طور پر ایک خود مختار، خود مختاری کی طرفداری کا نظریہ بڑھ جاتا ہے۔

کُنَّا

اعلیٰ قسم کے حلیہ دانوں کی شناختی ڈیٹا جو ترقی یافتہ مصنوعی ذہانت کے ساتھ ساتھ اب ایک لیبارٹری تجسس نہیں بلکہ جدید توانائی نظام کے لیے عملی ضرورت ہے. اصلی وقت سے uscillation Daming to historying and Autonomous Islands. جبکہ ڈیٹا کی کیفیت، سائبری اور تشخیص کے متعلق چیلنجز پر مسلسل معلومات، تحقیقاتی قوت اور صنعت کے استعمال کے اس نظام کو بہتر طریقے سے کنٹرول کر رہے ہیں

مزید پڑھنے کے لیے دیکھیے [NASAPI Technical Reports on PMU datas[1:1]، ، توانائی کی جدیدیت (Energy Gredization Initition اور اے پی آئی اے پی آئی کے پی آئی کے پی آئی اے کے وائٹ آپریشن کے لیے[5]]۔