Как трансформирующие системы реагирующей энергопотребления ИИ?

На фоне быстрого развития промышленной автоматизации, интеллектуальных сетей и новых энергетических технологий роль систем компенсации реактивной мощности низкой напряжения в интеллектуальной оптимизации энергии и управлении энергоэффективностью станет все более важной. Успешное внедрение технологии искусственного интеллекта приводит к беспрецедентным революционным изменениям в области компенсации реактивной мощности низкой напряжения. В этой статье будет рассмотрено, как технология ИИ может полностью расширить возможности систем компенсации реактивной мощности с низкой напряжением, что еще больше повысит интеллект и надежность компенсации реактивной мощности низкой напряжения.

Интеллектуальное прогноз и динамическая компенсация

Традиционные системы компенсации реактивной мощности обычно зависят от фиксированных параметров или простой логики для управления переключением. Следовательно, как свободно обрабатывать сценарии с быстрыми изменениями нагрузки всегда было нерешенной проблемой в области традиционной компенсации реактивной мощности. Но что, если в системе есть дополнительный бонус с технологией ИИ? Проблема будет легко решена: ИИ будет предсказать тенденцию быстрого изменения нагрузки, анализируя исторические данные о потреблении электроэнергии в системе и динамически корректировать стратегию компенсации системы компенсации реактивной мощности в зависимости от результатов прогнозирования. Система компенсации реактивной мощности с низким напряжением, оснащенная ИИ, в конечном итоге достигнет более точной регуляции реактивной мощности и значительно уменьшит явления неисправности чрезмерной компенсации или недостаточной компенсации.

Предварительный диагноз потенциальных разломов

Поскольку «Интернет вещей» был официально запущен в 2005 году, и люди действительно вошли в эру «Интернета всего», технология Internet of Things (IoT) постоянно занимает первую очередь среди десяти лучших технологий, которые меняют мир. В области низковольтной реактивной компенсации мощности, двойной подход технологии ИИ и Интернета вещей (IOT) создал больше возможностей для высокой безопасности и долгосрочной устойчивости компенсации реактивной мощности. Конкретная операция заключается в следующем: ИИ может сочетаться с технологией Интернета вещей (IoT) для контроля в режиме реального времени. Статус работы ключевых компонентов, таких какАвтоматические контроллеры компенсационной компенсации реактивной мощности (APFC) , самовосстанавливающиеся шунтирующие конденсаторы, серии реакторы, составные переключателииКонтакторы переменного токав системах реактивной мощности низковольтной реактивной мощности. Благодаря алгоритмам распознавания паттернов и обнаружения аномалий система реактивной мощности с низким напряжением может заранее обнаруживать потенциальные разломы (например, выпукнуть/утечка конденсаторов, контактная абляция/адгезия, перегрев реактора, старение контактов переменного тока и т. Д.) И выпуск ранних предупреждений, снижение риска непланированного понижения и расширения жизни обслуживания оборудования.

Самообучение и самосовершенствование

В сценариях, где новые источники энергии связаны с сеткой (например, фотоэлектрическая и ветряная мощность) и сложные промышленные нагрузки (такие как частотные преобразователи, электрические дуговые печи, прокатывающие мельницы и т. Д.), Строение проблем качества мощности, например, загрязнение гармонией, колебания напряжения, а дисбаланс напряжения в сетке мощности станет огромной задачей. На этом этапе управление адаптивной оптимизацией, управляемая ИИ, пригодится! ИИ может выполнять компенсацию и оценивать эффект посредством обучения подкреплению (RL), постоянно адаптивно оптимизировать стратегию компенсации, сокращать время реагирования на компенсацию и одновременно уменьшать колебания напряжения и дисбаланс. ИИ может прогнозировать реактивную потребность в мощности и тенденции гармонических изменений в будущем периоде через архитектуру моделей глубокого обучения и адаптироваться к оптимальной стратегии компенсации, которая одновременно улучшает затраты на электроэнергию системы, и экономит затраты на электроэнергию. Этот подход к самообучению и самосознательному интеллектуальной компенсации AI переопределяет новые стандарты для управления качеством электроэнергии.

Гениальная комбинация искусственного интеллекта и системы реактивной компенсации с низким напряжением является большой вехой для интеллектуальной системы низкого напряжения для входа на новую стадию. Например, благодаря разработке популярных интеллектуальных технологий, краевых вычислений и цифровых близнецов, AI-реактивная система компенсации, управляемая ИИ, достигнет более эффективного принятия решений о автономной реактивной компенсации, станет основным моментом Smart Grid и Industry 4.0. В качестве ядра управления энергетической эффективностью, система реактивной компенсации с низким напряжением стремится к более умному и более надежному будущему с помощью технологии ИИ. Наша компания, Geyue Electric, будет продолжать следить за последними тенденциями в энергетической отрасли, активно способствует инновационному применению ИИ в области реактивной компенсации с низким напряжением и обеспечивает более эффективные, более безопасные и более устойчивые низковольтные решения для энергетических решений для глобальных пользователей электроэнергии. Исследуйте наш полный спектр продуктов на нашем сайте наhttps://www.geyuecapacitor.com/Полем Для любых запросов, пожалуйста, обратитесь к нам вinfo@gyele.com.cnПолем