Почему алгоритмы ИИ могут улучшить скорость динамического отклика SVG?

В современных энергетических системах технология динамической реактивной компенсации власти играет решающую роль в поддержании стабильности сетки и улучшении качества мощности. Geyue Electric, как производитель, специализирующийся на низковольтной реактивной энергоснабжении, наша компания полностью понимает основную позициюСтатические генераторы VAR (SVG)в системе питания. Благодаря быстрому развитию технологии искусственного интеллекта (ИИ), в систему управления SVG были предложены алгоритмы ИИ, и ожидается, что она значительно улучшит свою динамическую скорость отклика и точность компенсации. В этой статье главный инженер -электрик Geyue Electric направит вас от ограничений традиционных методов управления к инновационному применению алгоритмов искусственного интеллекта, глубоко изучая, как алгоритмы ИИ оптимизируют производительность SVG и всесторонне анализируя изменения технологий ИИ, инновационные технологии ИИ будут внедрить в поле реагирующей компенсации власти.

Роль и основные принципы SVG в энергетических системах

Статический генератор VAR (SVG) является важным компонентом гибкой системы передачи альтернативного тока (факты), которая генерирует или поглощает реактивную мощность в режиме реального времени через электронные преобразователи и достигает динамической компенсации реактивной мощности в сетке мощности. По сравнению с традиционными устройствами компенсации реактивной мощности (пример: комбинация мощных конденсаторов и реакторов), SVG имеет довольно значительные преимущества, такие как быстрый отклик, непрерывная корректировка и иммунитет к колебаниям напряжения системы.

Инвертор источника напряжения используется для создания выходного напряжения, которое синхронизируется с напряжением системы, но с регулируемой фазой. SVG достигает поглощения или излучения реактивной мощности, контролируя разницу фаз между этим напряжением и напряжением системы. Так работает SVG. Когда выходное напряжение SVG отстает за напряжением системы, он поглощает индуктивную реактивную мощность; Когда выходное напряжение приводит к напряжению системы, он генерирует емкостную реактивную мощность. Эта конструкция, основанная на полностью управляемых электронных устройствах (например, IGBT), позволяет SVG завершать реактивную регуляцию мощности в течение миллисекунды.

Важность и проблемы скорости динамического отклика SVG

В системе питания динамические процессы, такие как изменения нагрузки и разломы, могут вызвать резкое изменение потребности в реактивной мощности. Скорость динамического отклика SVG напрямую определяет его способность подавлять колебания напряжения и улучшать качество мощности. Теоретически, время отклика SVG может быть таким же быстрым, как в течение 10 миллисекунд, что намного быстрее, чем мощные конденсаторы включались и выключены композитными выключателями (которые обычно занимают несколько сотен миллисекунд). Быстрая скорость динамического отклика позволяет SVG повышать стабильность системы, усилить способность противоинтерференции сетки и обеспечивать непрерывную реактивную поддержку мощности для чувствительных промышленных нагрузок. Особенно в сценариях, включающих интеграцию новых источников энергии, дуговых печей, катящихся мельниц и других типов нагрузок с высоким воздействием, быстрые характеристики отклика SVG становятся особенно важными.

Хотя SVG имеет потенциал для быстрой реакции в теории, традиционные стратегии контроля сталкиваются с многочисленными проблемами в практических приложениях. Во -первых, параметры традиционного контроллера PI должны быть тщательно скорректированы в соответствии с импедансными характеристиками системы. Тем не менее, изменения в состоянии рабочей сетки приведут к снижению контрольного эффекта фиксированных параметров SVG. Во-вторых, нелинейность переключения электронных устройств мощности, эффекта мертвого времени и нелинейных характеристик импеданса системы затрудняет линейный метод управления SVG для достижения оптимальной производительности. В-третьих, когда SVG подвергается нереальным условиям эксплуатации, таким как несбалансированные напряжения и колебания частоты, производительность контроллера фиксированной структуры ограничена. Эти проблемы побудили нас изучить более интеллектуальные методы контроля, а алгоритмы ИИ предоставили новые технические пути для решения этих проблем.

Ключевые технологии для улучшения динамического отклика SVG через алгоритмы ИИ

Применение машинного обучения в моделировании системы: методы машинного обучения в алгоритмах ИИ может изучить динамические характеристики SVG и его соединение с энергосистемой из исторических данных операции и установить модель, управляемую данными, которая является более точной, чем физические уравнения. Через глубокие нейронные сети (DNN) можно установить нелинейную связь между выходным напряжением SVG и реактивным током. По сравнению с традиционными моделями функций переноса DNN может отражать более сложные динамические характеристики, включая характеристики переключения электронных устройств мощности и нелинейные факторы, такие как эффекты мертвой зоны. В рамках модели прогнозирующего контроля (MPC) можно использовать обучение подкрепления для оптимизации прогнозной модели. Благодаря непрерывному взаимодействию с фактической системой модель может адаптивно регулировать и поддерживать точность прогнозирования, что особенно важно для систем питания с изменяющимися во времени параметрами. Когда SVG применяется в разных сценариях, обучение передачи может перенести знание обученных моделей в новые сценарии, значительно сокращая время отладки и стоимость на новых сайтах.

Метод реализации интеллектуальных алгоритмов управления: алгоритмы ИИ принесли следующие новые парадигмы реализации для управления SVG. Во -первых, алгоритмы ИИ могут объединять нейронные сети с традиционными структурами управления и регулировать параметры управления в Интернете. Например, контроллер PI Neural Network может оптимизировать пропорциональные и интегральные коэффициенты в режиме реального времени на основе состояния системы, балансировки быстрого отклика и устойчивой точности. Во -вторых, нечеткая система управления, основанная на библиотеке правил, разработанной экспертным опытом, не требует точных математических моделей. Благодаря алгоритмам ИИ нечеткие правила и функции членства могут быть оптимизированы для повышения производительности управления, особенно подходящего для обработки нелинейности и неопределенности в управлении SVG. В -третьих, ИИ может выразить проблемы управления SVG в качестве процессов принятия решений Марков. С помощью таких методов, как глубокий Q-NetWork (DQN) и градиент политики, можно изучить оптимальную стратегию управления, что позволяет SVG автономно изучать стратегию оптимальной компенсации в сложных и переменных средах. Наконец, путем объединения преимуществ множества алгоритмов ИИ, таких как объединение интерпретируемости нечеткой логики с способностью к обучению нейронных сетей, две модели могут быть интегрированы для формирования дополнительных преимуществ.

Обработка данных в реальном времени и извлечение функций: SVG требует чрезвычайно высокой производительности в реальном времени. Алгоритмы ИИ могут помочь SVG продемонстрировать уникальные преимущества в обработке данных. Алгоритмы, основанные на сверточных нейронных сетях (CNN), могут эффективно обрабатывать локальные особенности напряжения и сигналов тока и быстро обнаруживать аномальные состояния в энергетической сетке. Длинные кратковременные сети памяти (LSTM) и другие рецидивирующие нейронные сети хороши для обработки данных временных рядов и могут предсказать тенденцию изменений реактивного потребности в мощности от исторических форм волн. Анализ основных компонентов (PCA), автоэкодер и другие технологии могут извлекать ключевые функции, снизить вычислительную нагрузку и повысить производительность в реальном времени. Одноклассные опорные векторные машины (OC-SVM) и другие алгоритмы могут идентифицировать нетипичные операционные состояния и заранее принимать превентивные меры. Комплексное применение этих технологий позволяет системе управления SVG более быстро и точно понимать состояние энергосистемы, предоставляя информационную основу для динамических ответов.

Сценарии применения SVG, управляемых AI

Глубокая интеграция AI и электроники Power не только повышает производительность оборудования, но и инициирует новую эру в технологии реактивной энергоснабжения. SVG, контролируемые алгоритмами ИИ, продемонстрирует выдающуюся адаптивность в различных сценариях применения. В сценариях применения новых энергетических станций SVG, контролируемые алгоритмами ИИ, могут быстро отслеживать колебания фотоэлектрических выводов и решить проблему отставания отклика традиционных SVG, когда излучение быстро изменяется. В сценариях применения городского железнодорожного транспорта SVG, контролируемые алгоритмами ИИ, может эффективно подавлять падение напряжения во время локомотива и быстро реагировать на часто меняющиеся характеристики нагрузки. Они предполагали, что сильная адаптивность сцены SVG, управляемые ИИ, делает неизбежным, что алгоритм ИИ принесет революционный прогресс в технологии SVG. Будучи производителем оборудования для реагирующей энергоснабжения с низким напряжением, Geyue Electric стал свидетелем процесса трансформации технологии ИИ из теории в практику в отрасли и лично почувствовал, что она создает для глобальных пользователей электроэнергии. В будущем наша компания углубит исследование применения ИИ в контроле оборудования для реагирующей мощности с низким напряжением, способствует развитию технологии SVG для развития в более быстром, умнее и более надежном направлении и постоянно способствовать созданию чистой, эффективной и устойчивой современной энергетической системы. SVG Geyue Electric, с его сверхбыстым динамическим откликом, точно подавляет колебания напряжения и обеспечивает качество мощности. Он подходит для суровых условий, таких как новая энергия, железнодорожный транспорт и металлургия, помогая предприятиям эффективно сэкономить электроэнергию. Если вам нужна помощь, пожалуйста, свяжитесь сinfo@gyele.com.cn.