Module Zarządzanie siecią z wykorzystaniem SI
PSIngo wykorzystuje do kontroli sieci samouczące się algorytmy, co umożliwia minimalnie inwazyjne rozwiązywanie zatorów w sieci. Zachowanie sieci dystrybucyjnej jest uczone na podstawie głównych zmiennych, takich jak obciążenie sieci, zużycie i wytwarzanie energii elektrycznej w połączeniu z informacjami zewnętrznymi jak np. prognozy pogody.
W ten sposób system wykrywa na czas krytyczne sytuacje w sieci, określa optymalne rozwiązanie wśród dostępnych alternatyw i wyprowadza niezbędne polecenia sterujące w celu niezawodności dostaw dla odbiorców energii.
Zwiększona wydajność dzięki procesom wspieranym przez SI
Platforma PSIngo/AI wykorzystuje samouczące się algorytmy do ekonomicznej i zrównoważonej integracji zdecentralizowanych, odnawialnych źródeł energii z sieciami dystrybucyjnymi oraz do wsparcia infrastruktury ładowania o dużej mocy na potrzeby elektromobilności. Bazując na doświadczeniu z oprogramowaniem Smart Operator i unikalne połączenie sieci neuronowych i Deep Qualicision, PSI opracowało metodę uczenia dla opartych na sztucznej inteligencji (SI), która może działać niemal bez wcześniejszych danych sieciowych, a także niekompletnych informacji o stanie sieci.
Wykorzystanie pomiarów i informacji zewnętrznych w zarządzaniu energią
W systemie PSIngo zachowanie sieci dystrybucyjnej jest uczone na podstawie analizowania danych, takich jak obciążenie sieci, zużycie energii elektrycznej i wytwarzanie energii elektrycznej w połączeniu z informacjami zewnętrznymi, takimi jak prognozy pogody.
W ten sposób system wykrywa krytyczne sytuacje w sieci na czas, określa optymalne rozwiązanie spośród dostępnych alternatyw i wyprowadza niezbędne polecenia sterujące.
Kluczowe cechy PSIngo
- Niezawodne wykrywanie przeciążeń sieci.
- Wielokryterialna optymalizacja decyzji.
- Autonomiczne zarządzanie siecią w Smart Grids.
- Całościowa integracja wszystkich procesów roboczych.
- Minimalnie inwazyjne interwencje w sieć w przypadku przeciążeń.
Optymalizacja pracy sieci energetycznej
Operatorzy sieci mogą zoptymalizować regulację napięcia i wykorzystanie mocy pomocniczej, a także uniknąć przeciążeń termicznych. PSIngo jest w stanie pracować z kilkoma pomiarami z sieci dystrybucyjnej, co pozwala na szybką, skalowalną i ekonomiczną cyfryzację sieci.
Dodatkowo innowacyjne algorytmy kontroli sieci umożliwiają natychmiastową integrację z procesami zarządzania i planowania sieci.
Zalety PSIngo
- Dokładne wyniki prognoz dla stanu sieci.
- Neutralne dla dostawcy zarządzanie obciążeniem / zasilaniem.
- Wysoka dostępność systemu dzięki hybrydowej konstrukcji.
- Adaptacyjna struktura sieci i wykrywanie topologii.
- Uwzględnienie prądów kompensacyjnych.
- i wiele innych funkcji.
Korzyści z obliczania stanu sieci energetycznych przy wsparciu sztucznej inteligencji
-
Bezpieczeństwo Zwiększone zabezpieczenie przed przestojami w przypadku błędów komunikacji.
-
Stały dostęp do informacji Ciągłe wyniki prognoz dla stanu sieci przez samouczące się algorytmy.
-
Redukcja kosztów Zmniejszone nakłady inwestycyjne na czujniki pomiarowe.
-
Cyfryzacja Szybka, skalowalna i ekonomiczna cyfryzacja sieci.
-
Spójność Przejrzystość informacji o sieci poprzez połączenie i walidację wcześniej odizolowanych baz danych.
Odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania
Jakie dane są wykorzystywane przez system PSIngo do uczenia zachowania sieci dystrybucyjnej?
System PSIngo wykorzystuje dane takie jak obciążenie sieci, zużycie energii elektrycznej i wytwarzanie energii elektrycznej w połączeniu z informacjami zewnętrznymi, takimi jak prognozy pogody.
Jakie są kluczowe cechy systemu PSIngo?
Kluczowe cechy systemu PSIngo to optymalizacja pracy sieci energetycznej, wykorzystanie minimalnej ilości pomiarów z sieci dystrybucyjnej oraz natychmiastowa integracja z procesami zarządzania i planowania sieci.
Jakie są zalety zastosowania sztucznej inteligencji w obliczaniu stanu sieci energetycznych?
Zalety to m.in. zwiększone zabezpieczenie przed przestojami, ciągłe wyniki prognoz stanu sieci, zmniejszone nakłady inwestycyjne na czujniki, szybsza cyfryzacja sieci oraz spójność informacji o sieci.
Jakie problemy rozwiązuje system PSIngo?
System PSIngo pozwala operatorom sieci zoptymalizować regulację napięcia i wykorzystanie mocy pomocniczej, uniknąć przeciążeń termicznych oraz szybko i ekonomicznie cyfryzować sieci dystrybucyjne.
