AI 알고리즘이 SVG의 동적 응답 속도를 향상시킬 수있는 이유는 무엇입니까?

현대 전력 시스템에서 동적 반응성 전력 보상 기술은 그리드 안정성을 유지하고 전력 품질을 향상시키는 데 중요한 역할을합니다. 저전압 반응 전력 보상 장비를 전문으로하는 제조업체 인 Geyue Electric은 회사의 핵심 위치를 완전히 이해합니다.정적 var 발전기 (SVG)전원 시스템에서. 인공 지능 (AI) 기술의 빠른 개발로 인해 AI 알고리즘은 SVG 제어 시스템에 도입 될 것으로 제안되었으며 동적 응답 속도 및 보상 정확도를 크게 향상시킬 것으로 예상됩니다. 이 기사에서 Geyue Electric의 최고 전기 엔지니어는 전통적인 제어 방법의 한계에서 AI 알고리즘의 혁신적인 응용에 대한 AI 알고리즘이 SVG 성능을 최적화하고 AI 기술 혁신이 반응성 전력 보상 필드에 가져올 변화를 포괄적으로 분석하는 방법을 깊이 탐구 할 것입니다.

전력 시스템에서 SVG의 역할과 기본 원칙

정적 var 발전기 (SVG)는 유연한 대체 전류 전송 시스템 (FACTS)의 필수 구성 요소로, 전력 전자 컨버터를 통해 실시간으로 반응성 전력을 생성하거나 흡수하고 전력망에서 반응 전력의 동적 보상을 달성합니다. 전통적인 반응 전력 보상 장치 (예 : 전력 커패시터 및 원자로의 조합)와 비교하여 SVG는 빠른 반응, 지속적인 조정 및 시스템 전압 변동에 대한 면역과 같은 상당히 중요한 이점을 가지고 있습니다.

전압 소스 인버터는 시스템 전압과 동기화되지만 조정 가능한 위상과 동기화되는 출력 전압을 생성하는 데 사용됩니다. SVG는이 전압과 시스템 전압 사이의 위상차를 제어함으로써 반응성 전력의 흡수 또는 방출을 달성합니다. 이것이 SVG의 작동 방식입니다. SVG 출력 전압이 시스템 전압보다 뒤떨어지면 유도 성 반응 전력을 흡수합니다. 출력 전압이 시스템 전압을 이끌면 용량 성 반응 전력을 생성합니다. 이 설계는 완전히 제어 가능한 전력 전자 장치 (IGBT)를 기반으로합니다. SVG는 밀리 초 내에 반응성 전력 조절을 완료 할 수 있습니다.

SVG 동적 응답 속도의 중요성과 도전

전력 시스템에서 부하 변동 및 결함과 같은 동적 프로세스는 반응 전력 수요를 급격히 변화시킬 수 있습니다. SVG의 동적 응답 속도는 전압 변동을 억제하고 전력 품질을 향상시키는 능력을 직접 결정합니다. 이론적으로, SVG의 응답 시간은 10 밀리 초 이내에 빠를 수 있으며, 이는 복합 스위치 (일반적으로 수백 밀리 초)에 의해 전원 커패시터가 켜지거나 끄는 것보다 훨씬 빠릅니다. 빠른 동적 응답 속도를 통해 SVG는 시스템 안정성을 향상시키고 그리드의 간섭 방지 능력을 강화하며 민감한 산업 부하에 대한 중단없는 반응 전력 지원을 제공 할 수 있습니다. 특히 새로운 에너지 원, 아크 퍼니스, 롤링 밀 및 기타 유형의 부하가 높은 영향을 미치는 시나리오에서 SVG의 신속한 응답 특성이 특히 중요해집니다.

SVG는 이론적으로 빠른 대응 가능성을 가지고 있지만 전통적인 제어 전략은 실제 응용 분야에서 수많은 도전에 직면합니다. 첫째, 기존 PI 컨트롤러의 매개 변수는 시스템의 임피던스 특성에 따라 신중하게 조정해야합니다. 그러나 전력망의 작동 상태의 변화는 SVG의 고정 매개 변수의 제어 효과가 감소 할 것입니다. 둘째, 전력 전자 장치 스위칭의 비선형 성, 데드 타임 효과 및 시스템 임피던스의 비선형 특성으로 인해 SVG의 선형 제어 방법이 최적의 성능을 달성하기가 어렵습니다. 셋째, SVG가 불균형 전압 및 주파수 변동과 같은 비 이상적인 작동 조건에 적용될 때, 고정 구조 컨트롤러의 성능은 제한적이다. 이러한 과제로 인해보다 지능적인 제어 방법을 탐색해야했으며 AI 알고리즘은 이러한 문제를 해결하기위한 새로운 기술 경로를 제공했습니다.

AI 알고리즘을 통한 SVG의 동적 응답 향상을위한 주요 기술

시스템 모델링에서 머신 러닝의 적용 : AI 알고리즘의 기계 학습 방법은 SVG의 동적 특성과 히스토리 작동 데이터의 전력망과의 연결을 학습하고 물리적 방정식보다 더 정확한 데이터 중심 모델을 설정할 수 있습니다. DNN (Deep Neural Networks)을 통해 SVG의 출력 전압과 반응성 전류 사이의 비선형 매핑 관계가 확립 될 수 있습니다. 전통적인 전송 기능 모델과 비교하여 DNN은 전력 전자 장치의 스위칭 특성 및 Dead Zone 효과와 같은 비선형 요소를 포함하여보다 복잡한 동적 특성을 포착 할 수 있습니다. MPC (Model Predictive Control) 프레임 워크에서 강화 학습을 사용하여 예측 모델을 최적화 할 수 있습니다. 실제 시스템과의 지속적인 상호 작용을 통해 모델은 예측 정확도를 적응 적으로 조정하고 유지할 수 있으며, 이는 시간 변동 매개 변수가있는 전력 시스템에 특히 중요합니다. SVG가 다른 시나리오에 적용되면 전송 학습은 훈련 된 모델에 대한 지식을 새로운 시나리오로 전송하여 새 사이트의 디버깅 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

지능형 제어 알고리즘의 구현 방법 : AI 알고리즘은 SVG 제어를위한 다음의 새로운 구현 패러다임을 가져 왔습니다. 첫째, AI 알고리즘은 신경망을 전통적인 제어 구조와 결합하고 온라인으로 제어 매개 변수를 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 신경망 PI 컨트롤러는 시스템 상태를 기반으로 비례 적 및 적분 계수를 실시간으로 최적화하여 빠른 응답 및 정상 상태 정확도의 균형을 유지할 수 있습니다. 둘째, 전문가 경험이 설계 한 규칙 라이브러리를 기반으로 한 퍼지 제어 시스템에는 정확한 수학적 모델이 필요하지 않습니다. AI 알고리즘을 통해 퍼지 규칙 및 멤버십 기능을 최적화하여 제어 성능을 향상시킬 수 있습니다. 특히 SVG 제어의 비선형 성 및 불확실성을 처리하는 데 적합합니다. 셋째, AI는 SVG 제어 문제를 Markov 결정 프로세스로 표현할 수 있습니다. DQN (Deep Q-Network) 및 정책 기울기와 같은 방법을 통해 최적의 제어 전략을 배울 수 있으며, 이는 SVG가 복잡하고 가변 환경에서 최적의 보상 전략을 자율적으로 배울 수 있도록합니다. 마지막으로, 퍼지 논리의 해석 성과 신경망의 학습 능력을 결합하는 것과 같은 여러 AI 알고리즘의 장점을 결합함으로써 두 가지 모델을 통합하여 보완적인 장점을 형성 할 수 있습니다.

실시간 데이터 처리 및 기능 추출 : SVG는 실시간 성능이 매우 높습니다. AI 알고리즘은 SVG가 데이터 처리에서 고유 한 장점을 입증하는 데 도움이 될 수 있습니다. CNN (Convolutional Neural Networks)을 기반으로 한 알고리즘은 전압 및 전류 신호의 로컬 기능을 효율적으로 처리하고 전력망에서 비정상적인 상태를 빠르게 감지 할 수 있습니다. 긴 단기 메모리 네트워크 (LSTM) 및 기타 재발 성 신경망은 시계열 데이터를 처리하는 데 능숙하며 과거 파형으로 인한 반응 전력 수요 변화의 추세를 예측할 수 있습니다. 주요 구성 요소 분석 (PCA), 자동 인코더 및 기타 기술은 주요 기능을 추출하고 계산 부담을 줄이며 실시간 성능을 향상시킬 수 있습니다. 단일 클래스 지원 벡터 머신 (OC-SVM) 및 기타 알고리즘은 비정형 운영 상태를 식별하고 예방 조치를 미리 처리 할 수 있습니다. 이러한 기술을 포괄적으로 적용하면 SVG 제어 시스템은 전력망 상태를보다 빠르고 정확하게 이해하여 동적 응답을위한 정보 기반을 제공 할 수 있습니다.

AI 중심 SVG의 응용 시나리오

AI 및 전력 전자 제품의 깊은 통합은 장비의 성능을 향상시킬뿐만 아니라 반응성 전력 보상 기술의 새로운 시대를 시작합니다. AI 알고리즘에 의해 제어되는 SVG는 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 뛰어난 적응성을 보여줍니다. 새로운 에너지 발전소의 응용 시나리오에서 AI 알고리즘에 의해 제어되는 SVG는 태양 광 출력의 변동을 빠르게 추적하고 조도가 빠르게 변할 때 기존 SVG의 지연 응답 문제를 해결할 수 있습니다. Urban Rail Transit의 응용 시나리오에서 AI 알고리즘에 의해 제어되는 SVG는 기관차 시작 동안 전압 강하를 효과적으로 억제하고 자주 변화하는 부하 특성에 빠르게 반응 할 수 있습니다. 이러한 AI 중심 SVG의 강력한 장면 적응성은 AI 알고리즘이 SVG 기술에 혁신적인 진전을 가져올 것이라는 것을 불가피하게 만듭니다. Geyue Electric은 저전압 반응성 전력 보상 장비 제조업체로서 AI 기술의 이론에서 업계 실무로의 변환 프로세스를 목격했으며 글로벌 전기 사용자에게 생성하는 가치를 개인적으로 느꼈습니다. 앞으로, 우리 회사는 저전압 반응성 전력 보상 장비의 제어에서 AI의 적용에 대한 연구를 심화시키고, SVG 기술을 더 빠르고, 더 똑똑하고, 더 신뢰할 수있는 방향으로 개발하도록 촉진하며, 깨끗하고 효율적이며 회복 된 현대적인 전력 시스템을 구축하는 데 지속적으로 기여할 것입니다. Geyue Electric의 SVG는 초고속 동적 응답으로 전압 변동을 정확하게 억제하고 전력 품질을 보장합니다. 새로운 에너지, 철도 운송 및 야금과 같은 가혹한 조건에 적합하여 기업이 전기를 효율적으로 절약 할 수 있도록 도와줍니다. 도움이 필요한 경우 연락하십시오info@gyele.com.cn.