เหตุใดอัลกอริทึม AI จึงสามารถปรับปรุงความเร็วการตอบสนองแบบไดนามิกของ SVG ได้

ในระบบพลังงานที่ทันสมัยเทคโนโลยีการชดเชยพลังงานปฏิกิริยาแบบไดนามิกมีบทบาทสำคัญในการรักษาเสถียรภาพของกริดและปรับปรุงคุณภาพพลังงาน Geyue Electric ในฐานะผู้ผลิตที่เชี่ยวชาญในอุปกรณ์ชดเชยพลังงานปฏิกิริยาแรงดันต่ำ บริษัท ของเราเข้าใจตำแหน่งหลักของเครื่องกำเนิดไฟฟ้าแบบคงที่ (SVG)ในระบบพลังงาน ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) อัลกอริทึม AI ได้รับการเสนอให้เข้าสู่ระบบควบคุม SVG และคาดว่าจะปรับปรุงความเร็วในการตอบสนองแบบไดนามิกและความแม่นยำในการชดเชยอย่างมีนัยสำคัญ ในบทความนี้หัวหน้าวิศวกรไฟฟ้าของ Geyue Electric จะแนะนำคุณจากข้อ จำกัด ของวิธีการควบคุมแบบดั้งเดิมไปสู่การประยุกต์ใช้อัลกอริทึม AI ที่เป็นนวัตกรรมการสำรวจอย่างลึกซึ้งว่าอัลกอริทึม AI จะเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ SVG และวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงที่นวัตกรรมเทคโนโลยี AI อย่างครอบคลุม

บทบาทและหลักการพื้นฐานของ SVG ในระบบพลังงาน

ตัวสร้าง VAR แบบสแตติก (SVG) เป็นส่วนประกอบที่สำคัญของระบบส่งสัญญาณปัจจุบันทางเลือกที่ยืดหยุ่น (ข้อเท็จจริง) ซึ่งสร้างหรือดูดซับพลังงานปฏิกิริยาแบบเรียลไทม์ผ่านตัวแปลงอิเล็กทรอนิกส์พลังงานและบรรลุการชดเชยแบบไดนามิกของพลังงานปฏิกิริยาในกริดพลังงาน เมื่อเปรียบเทียบกับอุปกรณ์ชดเชยพลังงานแบบปฏิกิริยาแบบดั้งเดิม (เช่นการรวมกันของตัวเก็บประจุพลังงานและเครื่องปฏิกรณ์) SVG มีข้อได้เปรียบที่สำคัญมากเช่นการตอบสนองอย่างรวดเร็วการปรับอย่างต่อเนื่องและภูมิคุ้มกันต่อความผันผวนของแรงดันไฟฟ้าของระบบ

อินเวอร์เตอร์แหล่งแรงดันไฟฟ้าใช้เพื่อสร้างแรงดันเอาต์พุตที่ซิงโครไนซ์กับแรงดันไฟฟ้าของระบบ แต่มีเฟสที่ปรับได้ SVG บรรลุการดูดซับหรือการปล่อยพลังงานปฏิกิริยาโดยการควบคุมความแตกต่างของเฟสระหว่างแรงดันไฟฟ้านี้และแรงดันไฟฟ้าของระบบ นี่คือวิธีการทำงานของ SVG เมื่อแรงดันเอาท์พุท SVG ล่าช้าอยู่ด้านหลังแรงดันไฟฟ้าของระบบมันจะดูดซับพลังงานปฏิกิริยาแบบอุปนัย เมื่อแรงดันเอาต์พุตนำไปสู่แรงดันไฟฟ้าของระบบมันจะสร้างพลังงานปฏิกิริยาแบบ capacitive การออกแบบนี้ใช้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์พลังงานที่ควบคุมได้อย่างเต็มที่ (เช่น IGBT) ช่วยให้ SVG สามารถควบคุมพลังงานปฏิกิริยาภายในมิลลิวินาทีได้

ความสำคัญและความท้าทายของความเร็วการตอบสนองแบบไดนามิก SVG

ในระบบพลังงานกระบวนการแบบไดนามิกเช่นการแปรผันของโหลดและความผิดพลาดอาจทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในความต้องการพลังงานปฏิกิริยา ความเร็วในการตอบสนองแบบไดนามิกของ SVG จะกำหนดความสามารถในการยับยั้งความผันผวนของแรงดันไฟฟ้าโดยตรงและปรับปรุงคุณภาพพลังงาน ในทางทฤษฎีเวลาตอบสนองของ SVG สามารถเร็วเท่ากับภายใน 10 มิลลิวินาทีซึ่งเร็วกว่าตัวเก็บประจุพลังงานเปิดและปิดโดยสวิตช์คอมโพสิต (ซึ่งมักจะใช้เวลาหลายร้อยมิลลิวินาที) ความเร็วในการตอบสนองแบบไดนามิกอย่างรวดเร็วช่วยให้ SVG สามารถเพิ่มเสถียรภาพของระบบเสริมสร้างความสามารถในการต่อต้านการแทรกแซงของกริดและให้การสนับสนุนพลังงานปฏิกิริยาแบบไม่หยุดชะงักสำหรับภาระอุตสาหกรรมที่ละเอียดอ่อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับการรวมแหล่งพลังงานใหม่เตาเผาอาร์คโรงงานกลิ้งและโหลดประเภทอื่น ๆ ที่มีผลกระทบสูงลักษณะการตอบสนองอย่างรวดเร็วของ SVG กลายเป็นสิ่งสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่ง

แม้ว่า SVG จะมีศักยภาพในการตอบสนองอย่างรวดเร็วในทางทฤษฎี แต่กลยุทธ์การควบคุมแบบดั้งเดิมก็เผชิญกับความท้าทายมากมายในการใช้งานจริง ประการแรกพารามิเตอร์ของคอนโทรลเลอร์ PI แบบดั้งเดิมจำเป็นต้องได้รับการปรับอย่างระมัดระวังตามลักษณะความต้านทานของระบบ อย่างไรก็ตามการเปลี่ยนแปลงในสถานะการดำเนินงานของกริดพลังงานจะนำไปสู่การลดลงของผลการควบคุมของพารามิเตอร์คงที่ของ SVG ประการที่สองความไม่เชิงเส้นของการสลับอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์พลังงานเอฟเฟกต์เวลาตายและลักษณะไม่เชิงเส้นของความต้านทานของระบบทำให้ยากสำหรับวิธีการควบคุมเชิงเส้นของ SVG เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุด ประการที่สามเมื่อ SVG อยู่ภายใต้สภาวะการทำงานที่ไม่เหมาะเช่นแรงดันไฟฟ้าที่ไม่สมดุลและความผันผวนของความถี่ประสิทธิภาพของคอนโทรลเลอร์โครงสร้างคงที่มี จำกัด ความท้าทายเหล่านี้ทำให้เราสำรวจวิธีการควบคุมที่ชาญฉลาดมากขึ้นและอัลกอริทึม AI ได้จัดทำเส้นทางทางเทคนิคใหม่สำหรับการแก้ปัญหาเหล่านี้

เทคโนโลยีสำคัญสำหรับการเพิ่มการตอบสนองแบบไดนามิกของ SVG ผ่านอัลกอริทึม AI

การประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องในการสร้างแบบจำลองระบบ: วิธีการเรียนรู้ของเครื่องในอัลกอริทึม AI สามารถเรียนรู้คุณสมบัติแบบไดนามิกของ SVG และการเชื่อมต่อกับกริดพลังงานจากข้อมูลการทำงานในอดีตและสร้างแบบจำลองข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่แม่นยำกว่าสมการทางกายภาพ ผ่านเครือข่ายประสาทลึก (DNN) ความสัมพันธ์การทำแผนที่แบบไม่เชิงเส้นระหว่างแรงดันเอาต์พุตของ SVG และกระแสปฏิกิริยาสามารถสร้างขึ้นได้ เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลฟังก์ชั่นการถ่ายโอนแบบดั้งเดิม DNN สามารถจับคุณสมบัติแบบไดนามิกที่ซับซ้อนมากขึ้นรวมถึงลักษณะการสลับของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์พลังงานและปัจจัยที่ไม่เชิงเส้นเช่นเอฟเฟกต์โซนตาย ในกรอบการควบคุมการทำนายแบบจำลอง (MPC) การเรียนรู้การเสริมแรงสามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลองการทำนาย ผ่านการโต้ตอบอย่างต่อเนื่องกับระบบจริงโมเดลสามารถปรับและรักษาความแม่นยำในการทำนายซึ่งเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับระบบพลังงานที่มีพารามิเตอร์ที่แปรผันตามเวลา เมื่อ SVG ถูกนำไปใช้ในสถานการณ์ที่แตกต่างกันการถ่ายโอนการเรียนรู้สามารถถ่ายโอนความรู้ของแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมไปยังสถานการณ์ใหม่ลดเวลาการดีบักและค่าใช้จ่ายในไซต์ใหม่อย่างมีนัยสำคัญ

วิธีการใช้งานของอัลกอริทึมการควบคุมอัจฉริยะ: อัลกอริทึม AI ได้นำกระบวนทัศน์การใช้งานใหม่ต่อไปนี้สำหรับการควบคุม SVG ประการแรกอัลกอริทึม AI สามารถรวมเครือข่ายประสาทกับโครงสร้างการควบคุมแบบดั้งเดิมและปรับพารามิเตอร์การควบคุมออนไลน์ ตัวอย่างเช่นคอนโทรลเลอร์ Neural Network PI สามารถปรับค่าสัมประสิทธิ์สัดส่วนและอินทิกรัลในเวลาจริงตามสถานะของระบบปรับสมดุลการตอบสนองอย่างรวดเร็วและความแม่นยำของสถานะคงที่ ประการที่สองระบบควบคุมฟัซซี่ตามห้องสมุดกฎที่ออกแบบโดยประสบการณ์ผู้เชี่ยวชาญไม่จำเป็นต้องใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่แม่นยำ ผ่านอัลกอริทึม AI กฎฟัซซี่และฟังก์ชั่นการเป็นสมาชิกสามารถปรับให้เหมาะสมเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการควบคุมโดยเฉพาะอย่างยิ่งเหมาะสำหรับการจัดการความไม่เป็นเชิงเส้นและความไม่แน่นอนในการควบคุม SVG ประการที่สาม AI สามารถแสดงปัญหาการควบคุม SVG เป็นกระบวนการตัดสินใจของ Markov ด้วยวิธีการต่าง ๆ เช่น Q-Network (DQN) และการไล่ระดับสีเชิงนโยบายกลยุทธ์การควบคุมที่ดีที่สุดสามารถเรียนรู้ได้ซึ่งช่วยให้ SVG สามารถเรียนรู้กลยุทธ์การชดเชยที่ดีที่สุดในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและผันแปร ในที่สุดโดยการรวมข้อดีของอัลกอริทึม AI หลายอย่างเช่นการรวมความสามารถในการตีความของตรรกะฟัซซี่เข้ากับความสามารถในการเรียนรู้ของเครือข่ายประสาท

การประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์และการแยกฟีเจอร์: SVG ต้องการประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์สูงมาก อัลกอริทึม AI สามารถช่วย SVG แสดงให้เห็นถึงข้อได้เปรียบที่ไม่ซ้ำกันในการประมวลผลข้อมูล อัลกอริทึมที่อิงจากเครือข่ายประสาท (CNN) สามารถประมวลผลคุณสมบัติของแรงดันไฟฟ้าและสัญญาณปัจจุบันได้อย่างมีประสิทธิภาพและตรวจจับสถานะที่ผิดปกติในกริดพลังงานได้อย่างรวดเร็ว เครือข่ายหน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว (LSTM) และเครือข่ายประสาทอื่น ๆ ที่เกิดขึ้นอีกนั้นดีในการจัดการข้อมูลอนุกรมเวลาและสามารถทำนายแนวโน้มของความต้องการพลังงานปฏิกิริยาการเปลี่ยนแปลงจากรูปคลื่นในอดีต การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA), AutoEncoders และเทคโนโลยีอื่น ๆ สามารถแยกคุณสมบัติที่สำคัญลดภาระการคำนวณและปรับปรุงประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ เครื่องเวกเตอร์รองรับระดับเดียว (OC-SVM) และอัลกอริทึมอื่น ๆ สามารถระบุสถานะการทำงานที่ผิดปกติและใช้มาตรการป้องกันล่วงหน้า การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเหล่านี้อย่างครอบคลุมช่วยให้ระบบควบคุม SVG เข้าใจสถานะของ Power Grid ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้นซึ่งเป็นรากฐานของข้อมูลสำหรับการตอบสนองแบบไดนามิก

สถานการณ์แอปพลิเคชันของ SVG ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

การบูรณาการอย่างลึกซึ้งของ AI และ Power Electronics ไม่เพียง แต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของอุปกรณ์ แต่ยังเริ่มต้นยุคใหม่ในเทคโนโลยีการชดเชยพลังงานปฏิกิริยา SVG ที่ควบคุมโดยอัลกอริทึม AI จะแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการปรับตัวที่โดดเด่นในสถานการณ์แอปพลิเคชันที่หลากหลาย ในสถานการณ์แอพพลิเคชั่นของสถานีพลังงานพลังงานใหม่ SVG ที่ควบคุมโดยอัลกอริทึม AI สามารถติดตามความผันผวนในการส่งออกของเซลล์แสงอาทิตย์ได้อย่างรวดเร็วและแก้ปัญหาการตอบสนองของ SVG แบบดั้งเดิมเมื่อการฉายรังสีเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ในสถานการณ์แอปพลิเคชันของการขนส่งทางรถไฟในเมือง SVG ที่ควบคุมโดยอัลกอริทึม AI สามารถยับยั้งการลดลงของแรงดันไฟฟ้าได้อย่างมีประสิทธิภาพในระหว่างการเริ่มต้นของหัวรถจักรและตอบสนองอย่างรวดเร็วต่อลักษณะโหลดที่เปลี่ยนแปลงบ่อยครั้ง การปรับตัวที่แข็งแกร่งของฉากที่แข็งแกร่งของ SVG ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทำให้เป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ที่อัลกอริทึม AI จะนำความก้าวหน้าของการปฏิวัติมาสู่เทคโนโลยี SVG ในฐานะผู้ผลิตอุปกรณ์ชดเชยพลังงานปฏิกิริยาแรงดันไฟฟ้าต่ำ Geyue Electric ได้เห็นกระบวนการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี AI จากทฤษฎีสู่การฝึกฝนในอุตสาหกรรมและรู้สึกถึงคุณค่าที่สร้างขึ้นสำหรับผู้ใช้ไฟฟ้าทั่วโลก ในอนาคต บริษัท ของเราจะทำการวิจัยเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้ AI ในการควบคุมอุปกรณ์ชดเชยพลังงานปฏิกิริยาแรงดันไฟฟ้าต่ำส่งเสริมเทคโนโลยี SVG เพื่อพัฒนาในทิศทางที่เร็วขึ้นฉลาดขึ้นและเชื่อถือได้มากขึ้น SVG ของ Geyue Electric ด้วยการตอบสนองแบบไดนามิกที่รวดเร็วเป็นพิเศษยับยั้งความผันผวนของแรงดันไฟฟ้าอย่างแม่นยำและรับประกันคุณภาพพลังงาน มันเหมาะสำหรับสภาพที่รุนแรงเช่นพลังงานใหม่การขนส่งทางรถไฟและโลหะวิทยาช่วยให้องค์กรประหยัดไฟฟ้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ หากคุณต้องการความช่วยเหลือใด ๆ โปรดติดต่อinfo@gyele.com.cn.