Pourquoi les algorithmes AI peuvent-ils améliorer la vitesse de réponse dynamique de SVG?

Dans les systèmes d'énergie modernes, la technologie dynamique de la compensation réactive de puissance joue un rôle crucial dans le maintien de la stabilité du réseau et l'amélioration de la qualité de l'énergie. Geyue Electric, en tant que fabricant spécialisé dans l'équipement de compensation de puissance réactive à basse tension, notre entreprise comprend parfaitement la position centrale deGénérateurs VAR statiques (SVG)dans le système d'alimentation. Avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle (IA), des algorithmes d'IA ont été proposés pour être introduits dans le système de contrôle SVG, et il devrait améliorer considérablement sa vitesse de réponse dynamique et sa précision de compensation. Dans cet article, le principal ingénieur électricien de Geyue Electric vous guidera des limites des méthodes de contrôle traditionnelles à l'application innovante des algorithmes d'IA, en explorant en profondeur comment les algorithmes d'IA optimiseront les performances SVG et l'analyse complète des modifications que l'innovation de la technologie de l'IA apportera au champ réactif de la rémunération de la puissance.

Le rôle et les principes de base de SVG dans les systèmes électriques

Le générateur VAR statique (SVG) est un composant essentiel du système de transmission de courant alternatif flexible (FACTS), qui génère ou absorbe la puissance réactive en temps réel via des convertisseurs électroniques électriques et atteint une compensation dynamique de la puissance réactive dans le réseau électrique. Par rapport aux dispositifs traditionnels de compensation réactive de puissance (Ex: la combinaison de condensateurs et de réacteurs de puissance), SVG présente beaucoup de biens significatifs tels qu'une réponse rapide, un ajustement continu et une immunité aux fluctuations de tension du système.

Un onduleur de source de tension est utilisé pour générer une tension de sortie synchronisée avec la tension du système mais avec une phase réglable. Le SVG atteint l'absorption ou l'émission de puissance réactive en contrôlant la différence de phase entre cette tension et la tension du système. C'est ainsi que SVG fonctionne. Lorsque la tension de sortie SVG est en retard sur la tension du système, elle absorbe la puissance réactive inductive; Lorsque la tension de sortie conduit la tension du système, elle génère une puissance réactive capacitive. Cette conception basée sur des dispositifs électroniques d'alimentation entièrement contrôlables (tels que IGBT) permet au SVG de terminer la régulation réactive de l'énergie en millisecondes.

L'importance et les défis de la vitesse de réponse dynamique SVG

Dans le système d'alimentation, les processus dynamiques tels que les variations de charge et les défauts peuvent entraîner un changement nette de la demande réactive de puissance. La vitesse de réponse dynamique du SVG détermine directement sa capacité à supprimer les fluctuations de tension et à améliorer la qualité de l'énergie. Théoriquement, le temps de réponse du SVG peut être aussi rapide que dans les 10 millisecondes, ce qui est beaucoup plus rapide que les condensateurs d'alimentation allumés et éteints par des commutateurs composites (qui prennent généralement plusieurs centaines de millisecondes). La vitesse de réponse dynamique rapide permet à SVG d'améliorer la stabilité du système, de renforcer la capacité anti-ingérence de la grille et de fournir un support de puissance réactive ininterrompu pour les charges industrielles sensibles. Surtout dans les scénarios impliquant l'intégration de nouvelles sources d'énergie, des fours à arc, des rouleaux et d'autres types de charges avec un impact élevé, les caractéristiques de réponse rapide du SVG deviennent particulièrement cruciales.

Bien que SVG ait le potentiel de réponse rapide en théorie, les stratégies de contrôle traditionnelles rencontrent de nombreux défis dans les applications pratiques. Premièrement, les paramètres du contrôleur PI traditionnel doivent être soigneusement ajustés en fonction des caractéristiques d'impédance du système. Cependant, les changements dans l'état de fonctionnement du réseau électrique entraîneront une baisse de l'effet de contrôle des paramètres fixes du SVG. Deuxièmement, la non-linéarité de la commutation des dispositifs électroniques de puissance, l'effet de temps mort et les caractéristiques non linéaires de l'impédance du système rendent difficile la méthode de contrôle linéaire de SVG pour obtenir des performances optimales. Troisièmement, lorsque SVG est soumis à des conditions de fonctionnement non idéales telles que les tensions déséquilibrées et les fluctuations de fréquence, les performances du contrôleur de structure fixe sont limitées. Ces défis nous ont incité à explorer des méthodes de contrôle plus intelligentes, et les algorithmes d'IA ont fourni de nouveaux chemins techniques pour résoudre ces problèmes.

Technologies clés pour améliorer la réponse dynamique de SVG à travers les algorithmes d'IA

L'application de l'apprentissage automatique dans la modélisation du système: les méthodes d'apprentissage automatique dans les algorithmes d'IA peuvent apprendre les caractéristiques dynamiques de SVG et sa connexion avec la grille d'alimentation à partir des données de fonctionnement historique, et établir un modèle basé sur les données qui est plus précis que les équations physiques. Grâce à des réseaux de neurones profonds (DNN), la relation de cartographie non linéaire entre la tension de sortie de SVG et le courant réactif peut être établie. Par rapport aux modèles de fonction de transfert traditionnels, le DNN peut capturer des caractéristiques dynamiques plus complexes, y compris les caractéristiques de commutation des dispositifs électroniques de puissance et des facteurs non linéaires tels que les effets de la zone morte. Dans le cadre de contrôle prédictif du modèle (MPC), l'apprentissage par renforcement peut être utilisé pour optimiser le modèle prédictif. Grâce à une interaction continue avec le système réel, le modèle peut ajuster et maintenir une précision de prédiction de manière adaptative, ce qui est particulièrement important pour les systèmes d'alimentation avec des paramètres variant dans le temps. Lorsque SVG est appliqué dans différents scénarios, l'apprentissage du transfert peut transférer les connaissances des modèles formés à de nouveaux scénarios, ce qui réduit considérablement le temps de débogage et le coût dans de nouveaux sites.

La méthode d'implémentation des algorithmes de contrôle intelligents: les algorithmes AI ont apporté les nouveaux paradigmes d'implémentation suivants pour le contrôle SVG. Premièrement, les algorithmes AI peuvent combiner des réseaux de neurones avec des structures de contrôle traditionnelles et ajuster les paramètres de contrôle en ligne. Par exemple, le contrôleur PI du réseau neuronal peut optimiser les coefficients proportionnels et intégraux en temps réel en fonction de l'état du système, équilibrant la réponse rapide et la précision à l'état d'équilibre. Deuxièmement, le système de contrôle flou basé sur la bibliothèque de règles conçu par l'expérience experte ne nécessite pas de modèles mathématiques précis. Grâce aux algorithmes AI, les règles floues et les fonctions d'adhésion peuvent être optimisées pour améliorer les performances de contrôle, en particulier adaptées à la gestion de la non-linéarité et de l'incertitude dans le contrôle SVG. Troisièmement, l'IA peut exprimer des problèmes de contrôle SVG en tant que processus de décision de Markov. Grâce à des méthodes telles que le réseau Q profonde (DQN) et le gradient de politique, la stratégie de contrôle optimale peut être apprise, ce qui permet au SVG d'apprendre de manière autonome la stratégie de rémunération optimale dans des environnements complexes et variables. Enfin, en combinant les avantages de plusieurs algorithmes d'IA, tels que la combinaison de l'interprétabilité de la logique floue avec la capacité d'apprentissage des réseaux neuronaux, deux modèles peuvent être intégrés pour former des avantages complémentaires.

Traitement des données en temps réel et extraction des fonctionnalités: SVG nécessite des performances en temps réel extrêmement élevées. Les algorithmes AI peuvent aider SVG à démontrer des avantages uniques dans le traitement des données. Les algorithmes basés sur les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) peuvent traiter efficacement les caractéristiques locales de la tension et des signaux de courant et détecter rapidement les états anormaux dans le réseau électrique. Les réseaux de mémoire à court terme (LSTM) et d'autres réseaux de neurones récurrents sont bons pour gérer les données de séries chronologiques et peuvent prédire la tendance des changements de demande de puissance réactive des formes d'onde historiques. L'analyse des composants principaux (PCA), les autoencoders et d'autres technologies peuvent extraire des caractéristiques clés, réduire la charge de calcul et améliorer les performances en temps réel. Les machines vectorielles de support unique (OC-SVM) et d'autres algorithmes peuvent identifier les états de fonctionnement atypiques et prendre des mesures préventives à l'avance. L'application complète de ces technologies permet au système de contrôle SVG de comprendre l'état du réseau électrique plus rapidement et avec précision, fournissant une base d'information pour les réponses dynamiques.

Scénarios d'application des SVG axés sur l'IA

L'intégration profonde de l'IA et de l'électronique de puissance améliore non seulement les performances de l'équipement, mais initie également une nouvelle ère dans la technologie réactive de compensation de puissance. Le SVG contrôlé par les algorithmes d'IA montrera une adaptabilité exceptionnelle dans divers scénarios d'application. Dans les scénarios d'application des nouvelles centrales énergétiques, le SVG contrôlé par les algorithmes d'IA peut rapidement suivre les fluctuations de la sortie photovoltaïque et résoudre le problème de la réponse retardée des SVG traditionnels lorsque l'irradiance change rapidement. Dans les scénarios d'application du transit ferroviaire urbain, le SVG contrôlé par les algorithmes d'IA peut supprimer efficacement la chute de tension pendant le démarrage de la locomotive et répondre rapidement aux caractéristiques de charge fréquemment changeantes. Ces SVG de scène forte imaginés des SVG axés sur l'IA rendent inévitable que l'algorithme d'IA apportera des progrès révolutionnaires à la technologie SVG. En tant que fabricant d'équipements de compensation de puissance réactifs à basse tension, Geyue Electric a assisté au processus de transformation de la technologie de l'IA de la théorie à la pratique dans l'industrie et a personnellement ressenti la valeur qu'elle crée pour les utilisateurs mondiaux de l'électricité. À l'avenir, notre entreprise approfondira les recherches sur l'application de l'IA dans le contrôle de l'équipement de compensation de puissance réactive à basse tension, favorise la technologie SVG pour se développer dans une direction plus rapide, plus intelligente et plus fiable, et contribuent constamment à la construction d'un système d'énergie moderne propre, efficace et résistant. Le SVG de Geyue Electric, avec sa réponse dynamique ultra-rapide, supprime précisément les fluctuations de tension et assure la qualité de l'énergie. Il convient aux conditions difficiles telles que la nouvelle énergie, le transport ferroviaire et la métallurgie, aidant les entreprises à économiser efficacement l'électricité. Si vous avez besoin d'aide, veuillez contacterinfo@gyele.com.cn.