Tại sao các thuật toán AI có thể cải thiện tốc độ phản hồi động của SVG?

Trong các hệ thống năng lượng hiện đại, công nghệ bù năng lượng phản ứng động đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì sự ổn định lưới và cải thiện chất lượng năng lượng. Geyue Electric, với tư cách là nhà sản xuất chuyên về thiết bị bù năng lượng phản ứng điện áp thấp, công ty chúng tôi hiểu đầy đủ về vị trí cốt lõi củaMáy phát điện VAR tĩnh (SVG)trong hệ thống điện. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ Trí tuệ Nhân tạo (AI), các thuật toán AI đã được đề xuất để được đưa vào hệ thống điều khiển SVG và dự kiến ​​sẽ cải thiện đáng kể tốc độ phản ứng động và độ chính xác bù. Trong bài viết này, kỹ sư điện của Geyue Electric sẽ hướng dẫn bạn từ những hạn chế của các phương pháp kiểm soát truyền thống đối với việc áp dụng các thuật toán AI sáng tạo, khám phá sâu sắc cách các thuật toán AI sẽ tối ưu hóa hiệu suất SVG và phân tích toàn diện những thay đổi mà đổi mới công nghệ AI sẽ mang lại cho trường bù năng lượng phản ứng.

Vai trò và nguyên tắc cơ bản của SVG trong các hệ thống điện

Bộ tạo VAR tĩnh (SVG) là một thành phần thiết yếu của Hệ thống truyền dòng thay thế linh hoạt (sự kiện), tạo ra hoặc hấp thụ công suất phản ứng trong thời gian thực thông qua bộ chuyển đổi điện tử và đạt được bù động của công suất phản ứng trong lưới điện. So với các thiết bị bù công suất phản ứng truyền thống (ví dụ: sự kết hợp giữa các tụ điện và lò phản ứng), SVG có những ưu điểm khá đáng kể như phản ứng nhanh, điều chỉnh liên tục và miễn dịch với biến động điện áp hệ thống.

Một biến tần điện áp được sử dụng để tạo ra một điện áp đầu ra được đồng bộ hóa với điện áp hệ thống nhưng với pha điều chỉnh. SVG đạt được sự hấp thụ hoặc phát xạ của công suất phản ứng bằng cách kiểm soát chênh lệch pha giữa điện áp này và điện áp hệ thống. Đây là cách SVG hoạt động. Khi điện áp đầu ra SVG tụt lại phía sau điện áp hệ thống, nó sẽ hấp thụ công suất phản ứng cảm ứng; Khi điện áp đầu ra dẫn điện áp hệ thống, nó sẽ tạo ra công suất phản ứng điện dung. Thiết kế này dựa trên các thiết bị điện tử công suất hoàn toàn có thể điều khiển được (như IGBT) cho phép SVG hoàn thành quy định công suất phản ứng trong vòng một phần nghìn giây.

Tầm quan trọng và thách thức của tốc độ phản hồi động SVG

Trong hệ thống điện, các quá trình động như biến thể tải và lỗi có thể gây ra sự thay đổi mạnh về nhu cầu công suất phản ứng. Tốc độ phản ứng động của SVG trực tiếp xác định khả năng ngăn chặn các dao động điện áp và cải thiện chất lượng công suất. Về mặt lý thuyết, thời gian phản hồi của SVG có thể nhanh như trong vòng 10 mili giây, nhanh hơn nhiều so với các tụ điện được bật và tắt bởi các công tắc composite (thường mất vài trăm mili giây). Tốc độ phản ứng động nhanh cho phép SVG tăng cường độ ổn định của hệ thống, tăng cường khả năng chống giao tiếp của lưới và cung cấp hỗ trợ năng lượng phản ứng không bị gián đoạn cho tải trọng công nghiệp nhạy cảm. Đặc biệt trong các kịch bản liên quan đến việc tích hợp các nguồn năng lượng mới, lò hồ quang, nhà máy lăn và các loại tải khác có tác động cao, các đặc điểm phản ứng nhanh của SVG trở nên đặc biệt quan trọng.

Mặc dù SVG có khả năng phản ứng nhanh về lý thuyết, các chiến lược kiểm soát truyền thống gặp phải nhiều thách thức trong các ứng dụng thực tế. Đầu tiên, các tham số của bộ điều khiển PI truyền thống cần được điều chỉnh cẩn thận theo các đặc tính trở kháng của hệ thống. Tuy nhiên, những thay đổi trong trạng thái hoạt động của lưới điện sẽ dẫn đến sự suy giảm hiệu ứng kiểm soát của các tham số cố định của SVG. Thứ hai, tính phi tuyến của việc chuyển đổi các thiết bị điện tử, hiệu ứng thời gian chết và các đặc tính phi tuyến của trở kháng hệ thống khiến phương pháp điều khiển tuyến tính của SVG khó khăn để đạt được hiệu suất tối ưu. Thứ ba, khi SVG phải chịu các điều kiện hoạt động không lý tưởng như điện áp không cân bằng và dao động tần số, hiệu suất của bộ điều khiển cấu trúc cố định bị hạn chế. Những thách thức này đã thúc đẩy chúng tôi khám phá các phương pháp kiểm soát thông minh hơn và các thuật toán AI đã cung cấp các con đường kỹ thuật mới để giải quyết các vấn đề này.

Công nghệ chính để tăng cường phản ứng động của SVG thông qua các thuật toán AI

Việc áp dụng học máy trong mô hình hóa hệ thống: Các phương pháp học máy trong các thuật toán AI có thể tìm hiểu các đặc tính động của SVG và kết nối của nó với lưới điện từ dữ liệu hoạt động lịch sử và thiết lập mô hình dựa trên dữ liệu chính xác hơn các phương trình vật lý. Thông qua các mạng thần kinh sâu (DNN), mối quan hệ ánh xạ phi tuyến giữa điện áp đầu ra của SVG và dòng điện phản ứng có thể được thiết lập. So với các mô hình chức năng chuyển truyền thống, DNN có thể nắm bắt các đặc tính động phức tạp hơn, bao gồm các đặc tính chuyển đổi của các thiết bị điện tử công suất và các yếu tố phi tuyến như hiệu ứng vùng chết. Trong khung điều khiển dự đoán mô hình (MPC), việc học củng cố có thể được sử dụng để tối ưu hóa mô hình dự đoán. Thông qua sự tương tác liên tục với hệ thống thực tế, mô hình có thể điều chỉnh và duy trì độ chính xác dự đoán một cách thích ứng, điều này đặc biệt quan trọng đối với các hệ thống điện với các tham số thay đổi theo thời gian. Khi SVG được áp dụng trong các kịch bản khác nhau, học tập chuyển nhượng có thể chuyển kiến ​​thức của các mô hình được đào tạo sang các kịch bản mới, giảm đáng kể thời gian gỡ lỗi và chi phí trong các trang web mới.

Phương pháp triển khai của các thuật toán kiểm soát thông minh: Các thuật toán AI đã mang lại các mô hình triển khai mới sau đây cho điều khiển SVG. Đầu tiên, các thuật toán AI có thể kết hợp các mạng thần kinh với các cấu trúc điều khiển truyền thống và điều chỉnh các tham số điều khiển trực tuyến. Ví dụ, bộ điều khiển PI mạng thần kinh có thể tối ưu hóa các hệ số tỷ lệ và tích phân trong thời gian thực dựa trên trạng thái hệ thống, cân bằng phản ứng nhanh và độ chính xác trạng thái ổn định. Thứ hai, hệ thống điều khiển mờ dựa trên thư viện quy tắc được thiết kế bởi kinh nghiệm chuyên gia không yêu cầu các mô hình toán học chính xác. Thông qua các thuật toán AI, các quy tắc mờ và chức năng thành viên có thể được tối ưu hóa để cải thiện hiệu suất kiểm soát, đặc biệt là phù hợp để xử lý tính phi tuyến tính và không chắc chắn trong kiểm soát SVG. Thứ ba, AI có thể thể hiện các vấn đề kiểm soát SVG như các quy trình quyết định của Markov. Thông qua các phương pháp như Deep Q-Network (DQN) và gradient chính sách, chiến lược kiểm soát tối ưu có thể được học, cho phép SVG tự chủ học chiến lược bồi thường tối ưu trong môi trường phức tạp và biến đổi. Cuối cùng, bằng cách kết hợp các lợi thế của nhiều thuật toán AI, chẳng hạn như kết hợp khả năng diễn giải logic mờ với khả năng học tập của các mạng thần kinh, hai mô hình có thể được tích hợp để hình thành lợi thế bổ sung.

Xử lý dữ liệu thời gian thực và trích xuất tính năng: SVG yêu cầu hiệu suất thời gian thực cực kỳ cao. Các thuật toán AI có thể giúp SVG thể hiện những lợi thế độc đáo trong xử lý dữ liệu. Các thuật toán dựa trên các mạng thần kinh tích chập (CNN) có thể xử lý hiệu quả các tính năng cục bộ của điện áp và tín hiệu hiện tại và nhanh chóng phát hiện các trạng thái bất thường trong lưới điện. Mạng bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM) và các mạng thần kinh tái phát khác rất giỏi trong việc xử lý dữ liệu chuỗi thời gian và có thể dự đoán xu hướng thay đổi nhu cầu năng lượng phản ứng từ các dạng sóng lịch sử. Phân tích thành phần chính (PCA), tự động hóa và các công nghệ khác có thể trích xuất các tính năng chính, giảm gánh nặng tính toán và cải thiện hiệu suất thời gian thực. Các máy vectơ hỗ trợ một lớp (OC-SVM) và các thuật toán khác có thể xác định các trạng thái hoạt động không điển hình và thực hiện các biện pháp phòng ngừa trước. Ứng dụng toàn diện của các công nghệ này cho phép hệ thống điều khiển SVG hiểu trạng thái lưới điện nhanh chóng và chính xác hơn, cung cấp một nền tảng thông tin cho các phản hồi động.

Kịch bản ứng dụng của SVG điều khiển AI

Sự tích hợp sâu sắc của AI và điện tử công suất không chỉ tăng cường hiệu suất của thiết bị mà còn bắt đầu một kỷ nguyên mới trong công nghệ bù năng lượng phản ứng. SVG được kiểm soát bởi các thuật toán AI sẽ chứng minh khả năng thích ứng nổi bật trong các kịch bản ứng dụng khác nhau. Trong các kịch bản ứng dụng của các trạm năng lượng năng lượng mới, SVG được điều khiển bởi các thuật toán AI có thể nhanh chóng theo dõi các biến động trong đầu ra quang điện và giải quyết vấn đề phản ứng trễ của SVG truyền thống khi chiếu xạ thay đổi nhanh chóng. Trong các kịch bản ứng dụng của quá trình vận chuyển đường sắt đô thị, SVG được điều khiển bởi các thuật toán AI có thể triệt tiêu một cách hiệu quả mức giảm điện áp trong quá trình khởi động đầu máy và phản ứng nhanh với các đặc điểm tải thường xuyên thay đổi. Những khả năng thích ứng cảnh mạnh mẽ này của các SVG điều khiển AI khiến cho thuật toán AI sẽ mang lại tiến bộ mang tính cách mạng cho công nghệ SVG. Là nhà sản xuất thiết bị bù năng lượng phản ứng điện áp thấp, Geyue Electric đã chứng kiến ​​quá trình chuyển đổi công nghệ AI từ lý thuyết để thực hành trong ngành và cá nhân cảm thấy giá trị mà nó tạo ra cho người dùng điện toàn cầu. Trong tương lai, công ty chúng tôi sẽ làm sâu sắc thêm nghiên cứu về việc áp dụng AI trong việc kiểm soát thiết bị bù năng lượng phản ứng điện áp thấp, thúc đẩy công nghệ SVG phát triển theo hướng nhanh hơn, thông minh hơn và đáng tin cậy hơn và góp phần liên tục để xây dựng hệ thống điện hiện đại sạch sẽ, hiệu quả và kiên cường. SVG của Geyue Electric, với phản ứng động cực nhanh, triệt tiêu chính xác các dao động điện áp và đảm bảo chất lượng năng lượng. Nó phù hợp cho các điều kiện khắc nghiệt như năng lượng mới, vận chuyển đường sắt và luyện kim, giúp các doanh nghiệp tiết kiệm điện một cách hiệu quả. Nếu bạn cần bất kỳ hỗ trợ nào, vui lòng liên hệinfo@gyele.com.cn.