EPSR: ИИ повысит надежность электросетей с учетом роста энергопотребления

Из-за распространения возобновляемых источников энергии управление электросетями усложняется. Исследователи из Университета Вирджинии создали модель искусственного интеллекта, которая учитывает риски, связанные с выработкой такой энергии и спросом на электромобили.

Это сделает электросети более надежными и эффективными.

Многомерные графовые нейронные сети — новое ИИ-решение

Новая модель работает на основе многофакторных графовых нейронных сетей. Это тип искусственного интеллекта, который улучшает анализ потоков электроэнергии и обеспечивает безопасное и эффективное распределение электричества по сетям.

Многофакторный подход позволяет использовать большие объемы данных низкой точности и в то же время извлекать пользу из меньших объемов высокоточных данных. Благодаря такому подходу обучение модели ускоряется, а система становится более точной и надежной.

Повышение гибкости сети для принятия решений в режиме реального времени

Модель, использующая GNN, адаптируется к разным конфигурациям энергосистемы и устойчива к изменениям, таким как аварии на линиях электропередачи. Она решает проблему оптимального перетока мощности, определяя, сколько энергии должно генерироваться из разных источников.

Поскольку возобновляемые источники энергии и распределенные системы генерации увеличивают неопределенность спроса, традиционные методы управления сетью не могут эффективно справиться с этими изменениями в реальном времени. Новая модель ИИ объединяет детальное и упрощенное моделирование для оптимизации решений за несколько секунд, улучшая работу энергосистемы даже в непредсказуемых условиях.

Негин Алемазкоор, доцент кафедры гражданского и экологического строительства и ведущий исследователь проекта, говорит о необходимости более разумных решений для управления сетью. Причина — развитие возобновляемых источников энергии и электромобилей.

Наша модель помогает принимать быстрые и надежные решения, даже когда происходят неожиданные изменения.

Преимущества:

• Модель требует меньше вычислительных мощностей, поэтому ее можно использовать для обучения больших и сложных энергосистем.
• Прогнозы потоков мощности более надежные за счет использования большого количества низкоточных симуляторов.
• Устойчивость к изменениям в топологии энергосистемы, например, при авариях на линиях электропередачи.

Инновация в моделировании с помощью ИИ повысит надежность энергосистем.

Обеспечение надежности энергосистем в будущем

Наша модель упрощает управление неопределенностью возобновляемых источников энергии, это серьезная проблема, — говорит аспирант Мехди Тагизаде, научный сотрудник лаборатории Алемазкора.

Аспирант Камиар Хаямбаши, специалист по интеграции возобновляемых источников энергии, добавил:

Это шаг к более стабильному и чистому энергетическому будущему.

Результаты опубликованы в издании Electric Power Systems Research.

25.10.2024