Inteligenţa artificială detectează automat anomaliile reţelelor de alimentare

Eficienta Energetica

de Institutul Fraunhofer

Inteligenţa artificială detectează automat anomaliile reţelelor de alimentare

Rețelele se schimbă pe măsură ce furnizorii mari, centralizați în trecut, sunt înlocuiți cu furnizori mai mici, distribuiți. Pentru a păstra stabile astfel de rețele complexe este nevoie de o tehnologie-senzor de înaltă rezoluție – inteligența artificială (IA) oferă o modalitate de a face predicții exacte și de a detecta în mod automat orice anomalie în timp real. Iată cum cercetătorii Fraunhofer au dezvoltat tehnicile de comprimare, algoritmii și rețelele neuronale pentru a crea o rețea potrivită pentru viitor.

Energia este generată prin tranziție: dacă în trecut energia provenea din centralele mari, în prezent vine și dintr-o serie de surse distribuite, precum turbine eoliene, sisteme fotovoltaice și alte sisteme similare. Această schimbare are un impact important asupra rețelei – cu provocări deosebite pentru operatorii rețelelor de transport.

Cum se monitorizează funcționarea corectă a parametrilor rețelei, cum ar fi unghiul de fază și frecvențele? Pot exista discrepanțe sau anomalii în funcționarea corectă a rețelei? Sau există linii sau centrale electrice care nu funcționează? Tehnologia-standard de măsurare de astăzi nu mai poate furniza răspunsuri fiabile la aceste tipuri de întrebări. Din ce în ce mai mulți operatori se îndreaptă spre alte unități de măsură și alte soluții digitale. Aceste sisteme măsoară amplitudinea și faza curentului și tensiunii de până la 50 de ori pe secundă. Acest proces generează volume imense de date, până la câțiva gigaocteți pe zi.

Comprimarea optimizează 80% din date

Ca răspuns, cercetătorii de la secția de Tehnologie de Sistem Avansată (TSA) a Institutului Fraunhofer pentru Optoelectronică, Tehnologii de Sistem și Exploatare a Imaginilor IOSB din Ilmenau caută modalități de optimizare a procesării datelor utilizând inteligența artificială, pentru a îmbunătăți fiabilitatea rețelei și pentru a stabili un sistem de alimentare adecvat pentru viitor. „Putem folosi IA pentru a loga, comprima și procesa automat până la 4,3 milioane de seturi de date pe zi”, spune profesorul Peter Bretschneider, șeful Departamentului de energie al secției TSA a Fraunhofer IOSB.

În prima fază a activității lor, cercetătorii au venit cu o tehnică de comprimare care optimizează 80% din date. Nu numai că este mai ușor să stocați datele, ci și mai rapid și mai eficient să le procesați.

Automatizarea prelucrării datelor în timp real

În a doua fază, cercetătorii au folosit datele de măsurare phasor pe care le-au colectat pentru a aplica rețelele neuronale – una dintre componentele cheie ale inteligenței artificiale de astăzi. Mai exact, au alimentat rețelele neuronale cu exemple de întreruperi obișnuite ale sistemului. În acest fel, algoritmii învață treptat să distingă – și să clasifice precis – datele de operare normale de disfuncționalități ale sistemului. În urma fazei de instruire, cercetătorii au aplicat rețelele neuronale la datele curente generate de măsurătorile phasor – date care anterior trebuiau preluate și prelucrate manual.

Algoritmul face astfel primul său salt în aplicații în timp real, luând decizii rapide când există o anomalie, precum și tipul și localizarea acestei anomalii. De exemplu, dacă o centrală electrică nu mai funcționează, se poate aștepta o creștere mare în sarcina plasată pe celelalte centrale electrice. Sarcina mărită încetinește generatoarele, iar frecvența scade. Acest lucru necesită măsuri rapide deoarece, în cazul în care frecvența scade sub valoarea minimă, operatorul poate fi nevoit să taie secțiuni ale rețelei pentru a stabiliza sistemul. Și rapid, deoarece vorbim despre mai puțin de 500 de milisecunde. Deoarece algoritmul este capabil să ia o decizie în decurs de 20-50 de milisecunde, acest lucru lasă suficient timp pentru implementarea măsurilor complet automatizate.

Algoritmul este gata să fie pus în aplicare, iar cercetătorii continuă să lucreze la controlul și reglementarea măsurilor relevante. Dezvoltarea este de interes nu numai pentru marii operatori de rețele de transport de energie, ci și pentru rețelele regionale de distribuție. „Pentru a face o analogie cu rețeaua de drumuri, care este scopul să avem autostrăzi libere, atunci când drumurile regionale mai mici sunt blocate permanent?”, spune Bretschneider.

Puterea de a anticipa problemele viitorului

Totuși, cercetătorii nu se limitează la problemele de azi, ci doresc să influențeze și anomalii care nu au apărut până acum. „Dacă vom continua să urmărim energiile regenerabile, ar putea apărea situații despre care nici măcar nu știm”, spune Bretschneider. Și aici cercetătorii s-au îndreptat spre inteligența artificială și lucrează la clasificarea acestor tipuri de fenomene necunoscute și la dezvoltarea algoritmilor adecvați folosind hărți de rețea digitale.


Accept cookie

www.ttonline.ro utilizează fişiere de tip cookie pentru a personaliza și îmbunătăți experiența ta pe Website-ul nostru.

Te informăm că ne-am actualizat politicile pentru a integra în acestea și în activitatea curentă a www.ttonline.ro cele mai recente modificări propuse de Regulamentul (UE) 2016/679 privind protecția persoanelor fizice în ceea ce privește prelucrarea datelor cu caracter personal și privind libera
circulație a acestor date. Înainte de a continua navigarea pe Website-ul nostru, te rugăm să aloci timpul necesar pentru a citi și înțelege conținutul Politicii de Cookie.

Prin continuarea navigării pe Website-ul nostru confirmi acceptarea utilizării fişierelor de tip cookie conform Politicii de Cookie. Îți mulțumim pentru acest accept și nu uita totuși că poți modifica în orice moment setările acestor fişiere cookie urmând instrucțiunile din Politica de Cookie.