Waarom kunnen AI -algoritmen de dynamische responssnelheid van SVG verbeteren?

In moderne energiesystemen speelt de dynamische reactieve vermogenscompensatietechnologie een cruciale rol bij het handhaven van rasterstabiliteit en het verbeteren van de energiekwaliteit. Geyue Electric, als een fabrikant die gespecialiseerd is in laagspanningsreactieve voedingscompensatieapparatuur, begrijpt ons bedrijf de kernpositie vanStatische VAR -generatoren (SVG)in het energiesysteem. Met de snelle ontwikkeling van kunstmatige intelligentie (AI) -technologie zijn AI -algoritmen voorgesteld om in het SVG -besturingssysteem te worden geïntroduceerd, en naar verwachting wordt verwacht dat deze de dynamische responssnelheid en compensatie -nauwkeurigheid aanzienlijk zal verbeteren. In dit artikel zal de belangrijkste elektrotechnisch ingenieur van Geyue Electric u begeleiden van de beperkingen van traditionele besturingsmethoden naar de innovatieve toepassing van AI -algoritmen, waardoor diepgaand onderzoek naar de AI -algoritmen SVG -prestaties zal optimaliseren en de veranderingen die AI -technologie -innovatie zullen brengen, het gebied van reactieve stroomcompensatie zal brengen.

De rol en basisprincipes van SVG in Power Systems

De statische VAR -generator (SVG) is een essentieel onderdeel van het flexibele alternatieve stroomtransmissiesysteem (feiten), dat reactief vermogen in realtime genereert of absorbeert door elektronische stroomomvormers en dynamische compensatie van reactief vermogen in het vermogensrooster te bereiken. Vergeleken met traditionele reactieve vermogenscompensatieapparaten (ex: de combinatie van stroomcondensatoren en reactoren), heeft SVG vrij veel belangrijke voordelen, zoals snelle respons, continue aanpassing en immuniteit aan systeemspanningsschommelingen.

Een spanningsbronomvormer wordt gebruikt om een ​​uitgangsspanning te genereren die wordt gesynchroniseerd met de systeemspanning maar met een instelbare fase. De SVG bereikt de absorptie of emissie van reactief vermogen door het faseverschil tussen deze spanning en de systeemspanning te regelen. Dit is hoe SVG werkt. Wanneer de SVG -uitgangsspanning achterblijft bij de systeemspanning, absorbeert deze inductief reactief vermogen; Wanneer de uitgangsspanning de systeemspanning leidt, genereert deze capacitief reactief vermogen. Met dit ontwerp op basis van volledig bestuurbare elektronische apparaten (zoals IGBT) kunnen de SVG de reactieve stroomregulering binnen milliseconden voltooien.

Het belang en de uitdagingen van SVG Dynamic Response Snelheid

In het stroomsysteem kunnen dynamische processen zoals belastingsvariaties en fouten een sterke verandering in de vraag naar reactieve vermogen veroorzaken. De dynamische responssnelheid van SVG bepaalt direct zijn vermogen om spanningsschommelingen te onderdrukken en de vermogenskwaliteit te verbeteren. Theoretisch kan de responstijd van SVG zo snel zijn als binnen 10 milliseconden, wat veel sneller is dan de stroomcondensatoren in- en uitgeschakeld door composietschakelaars (die meestal enkele honderden milliseconden kosten). De snelle dynamische responssnelheid stelt SVG in staat om systeemstabiliteit te verbeteren, het anti-interferentievermogen van het rooster te versterken en ononderbroken reactieve vermogensondersteuning te bieden voor gevoelige industriële belastingen. Vooral in scenario's met betrekking tot de integratie van nieuwe energiebronnen, boogovens, walserijen en andere soorten belastingen met hoge impact, worden de snelle responskenmerken van SVG bijzonder cruciaal.

Hoewel SVG het potentieel heeft voor een snelle respons in de theorie, stappen traditionele controlestrategieën talloze uitdagingen in praktische toepassingen. Ten eerste moeten de parameters van de traditionele PI -controller zorgvuldig worden aangepast volgens de impedantiekarakteristieken van het systeem. Wijzigingen in de bedrijfsstatus van het Power Grid zullen echter leiden tot een afname van het controle -effect van de vaste parameters van de SVG. Ten tweede maken de niet-lineariteit van het omschakelen van elektronische apparaten van stroom, het dode tijdeffect en de niet-lineaire kenmerken van systeemimpedantie het moeilijk voor de lineaire besturingsmethode van SVG om optimale prestaties te bereiken. Ten derde, wanneer SVG wordt onderworpen aan niet-ideale bedrijfsomstandigheden zoals onevenwichtige spanningen en frequentievoltingen, zijn de prestaties van de vaste structuurcontroller beperkt. Deze uitdagingen hebben ons ertoe aangezet om meer intelligente besturingsmethoden te verkennen, en AI -algoritmen hebben nieuwe technische paden geleverd voor het oplossen van deze problemen.

Belangrijkste technologieën voor het verbeteren van de dynamische respons van SVG via AI -algoritmen

De toepassing van machine learning in systeemmodellering: de methoden voor machine learning in AI-algoritmen kunnen de dynamische kenmerken van SVG en de verbinding met het power grid van historische bedrijfsgegevens leren en een gegevensgestuurd model opzetten dat nauwkeuriger is dan fysieke vergelijkingen. Via diepe neurale netwerken (DNN) kan de niet -lineaire mappingrelatie tussen de uitgangsspanning van SVG en reactieve stroom worden vastgesteld. In vergelijking met traditionele overdrachtsfunctiemodellen kan DNN complexere dynamische kenmerken vastleggen, inclusief de schakelkenmerken van elektronische apparaten van stroom en niet -lineaire factoren zoals dode zone -effecten. In het Model Predictive Control (MPC) framework kan versterkingsleren worden gebruikt om het voorspellende model te optimaliseren. Door continue interactie met het werkelijke systeem, kan het model adaptief de voorspellingsnauwkeurigheid aanpassen en behouden, wat vooral belangrijk is voor stroomsystemen met tijdafhankelijke parameters. Wanneer SVG in verschillende scenario's wordt toegepast, kan overdracht leren de kennis van getrainde modellen overbrengen naar nieuwe scenario's, waardoor de foutopsporingstijd en kosten op nieuwe sites aanzienlijk worden verminderd.

De implementatiemethode van intelligente besturingsalgoritmen: de AI -algoritmen hebben de volgende nieuwe implementatieparadigma's voor SVG -besturingselement gebracht. Ten eerste kunnen de AI -algoritmen neurale netwerken combineren met traditionele besturingsstructuren en online besturingsparameters aanpassen. De PI-controller van het neurale netwerk kan bijvoorbeeld de proportionele en integrale coëfficiënten in realtime optimaliseren op basis van de systeemstatus, het in evenwicht brengen van snelle respons en nauwkeurigheid van steady-state. Ten tweede vereist het fuzzy -besturingssysteem op basis van de regelbibliotheek die is ontworpen door expert -ervaring geen precieze wiskundige modellen. Via de AI-algoritmen kunnen de fuzzy-regels en lidmaatschapsfuncties worden geoptimaliseerd om de besturingsprestaties te verbeteren, vooral geschikt voor het omgaan met de niet-lineariteit en onzekerheid in SVG-controle. Ten derde kan AI SVG -controleproblemen uitdrukken als beslissingsprocessen van Markov. Door middel van methoden zoals diep Q-netwerk (DQN) en beleidsgradiënt kan de optimale besturingsstrategie worden geleerd, waardoor de SVG de optimale compensatiestrategie in complexe en variabele omgevingen autonoom kan leren. Ten slotte, door de voordelen van meerdere AI -algoritmen te combineren, zoals het combineren van de interpreteerbaarheid van fuzzy logic met het leervermogen van neurale netwerken, kunnen twee modellen worden geïntegreerd om complementaire voordelen te vormen.

Real-time gegevensverwerking en functie-extractie: SVG vereist extreem hoge realtime prestaties. AI -algoritmen kunnen SVG helpen om unieke voordelen in gegevensverwerking aan te tonen. Algoritmen op basis van convolutionele neurale netwerken (CNN) kunnen de lokale kenmerken van spanning en stroomsignalen efficiënt verwerken en abnormale toestanden in het vermogensnet snel detecteren. Lange kortetermijngeheugennetwerken (LSTM) en andere terugkerende neurale netwerken zijn goed in het verwerken van tijdreeksgegevens en kunnen de trend van reactieve stroomvraagveranderingen van historische golfvormen voorspellen. Principal Component Analysis (PCA), autoencoders en andere technologieën kunnen belangrijke kenmerken extraheren, de rekenlast verminderen en realtime prestaties verbeteren. Ondersteuningsvectormachines met één klasse (OC-SVM) en andere algoritmen kunnen atypische operationele toestanden identificeren en vooraf preventieve maatregelen nemen. De uitgebreide toepassing van deze technologieën stelt het SVG -besturingssysteem in staat om de power grid -status sneller en nauwkeurig te begrijpen, waardoor een informatiestichting wordt geboden voor dynamische antwoorden.

Toepassingsscenario's van de AI-aangedreven SVG's

De diepe integratie van AI en Power Electronics verbetert niet alleen de prestaties van apparatuur, maar initieert ook een nieuw tijdperk in reactieve vermogenscompensatietechnologie. De SVG die wordt bestuurd door AI -algoritmen zal uitstekend aanpassingsvermogen aantonen in diverse toepassingsscenario's. In de toepassingsscenario's van nieuwe energiestations, kunnen de SVG die wordt bestuurd door AI -algoritmen snel de schommelingen in fotovoltaïsche output bijhouden en het probleem van het achterblijven van de achterblijvende respons van traditionele SVG's oplossen wanneer bestralingsvermogen snel verandert. In de toepassingsscenario's van stedelijke rail -doorvoer kunnen de SVG die wordt bestuurd door AI -algoritmen de spanningsval tijdens het opstarten van locomotief effectief onderdrukken en snel reageren op de vaak veranderende belastingskenmerken. Deze beoogde sterke scènesaanpassingsvermogen van AI-aangedreven SVG's maken het onvermijdelijk dat het AI-algoritme revolutionaire vooruitgang zal brengen in SVG-technologie. Als fabrikant van lage spanning reactieve stroomvergunningapparatuur is Geyue Electric getuige geweest van het transformatieproces van AI-technologie van theorie om in de industrie te oefenen en heeft persoonlijk de waarde gevoeld die het creëert voor wereldwijde elektriciteitsgebruikers. In de toekomst zal ons bedrijf het onderzoek naar de toepassing van AI verdiepen bij de controle van lage spanningsreactieve stroomcompensatieapparatuur, SVG-technologie bevorderen om zich te ontwikkelen in een snellere, slimmer en betrouwbaardere richting en voortdurend bijdragen tot het bouwen van een schoon, efficiënt en veerkrachtig modern modern vermogenssysteem. De SVG van Geyue Electric, met zijn ultrasnelle dynamische respons, onderdrukt precies spanningsschommelingen en zorgt voor de energiekwaliteit. Het is geschikt voor barre omstandigheden zoals nieuwe energie, spoorvervoer en metallurgie, waardoor ondernemingen elektriciteit efficiënt kunnen redden. Neem contact op met als u hulp nodig heeft, neem dan contact op metinfo@gyele.com.cn.