Warum können AI -Algorithmen die dynamische Reaktionsgeschwindigkeit von SVG verbessern?

In modernen Stromversorgungssystemen spielt die dynamische reaktive Energiekompensationstechnologie eine entscheidende Rolle bei der Aufrechterhaltung der Gitterstabilität und der Verbesserung der Stromqualität. Geyue Electric, als Hersteller, die sich auf Geräte mit niedriger Spannungsreaktiv-Stromkompensation spezialisiert haben, versteht unser Unternehmen die Kernposition von vollständigStatische VAR -Generatoren (SVG)im Stromversorgungssystem. Mit der schnellen Entwicklung der KI -Technologie für künstliche Intelligenz (AI) wurde vorgeschlagen, dass AI -Algorithmen in das SVG -Kontrollsystem eingeführt werden, und es wird erwartet, dass die dynamische Reaktionsgeschwindigkeit und die Kompensationsgenauigkeit signifikant verbessern. In diesem Artikel wird der Chef -Elektroingenieur von Geyue Electric Sie von den Einschränkungen traditioneller Kontrollmethoden auf die innovative Anwendung von AI -Algorithmen führen, wodurch sich tief untersucht, wie AI -Algorithmen die SVG -Leistung optimieren und die Änderungen, die die KI -Technologie -Innovation für das Feld Reactive Power -Kompensation bringen, umfassend analysiert.

Die Rolle und die Grundprinzipien von SVG in Stromsystemen

Der statische VAR -Generator (SVG) ist eine wesentliche Komponente des flexiblen alternativen Stromübertragungssystems (Fakten), das in Echtzeit durch elektronische Leistungswandler reaktive Leistung erzeugt oder absorbiert und eine dynamische Kompensation der Reaktivleistung im Stromnetz erreicht. Im Vergleich zu herkömmlichen Geräten für die Kompensation von reaktiven Leistungsleistungen (z.

Ein Spannungsquellen -Wechselrichter wird verwendet, um eine Ausgangsspannung zu erzeugen, die mit der Systemspannung synchronisiert ist, jedoch mit einstellbarer Phase. Das SVG erreicht die Absorption oder Emission der Reaktivleistung, indem die Phasendifferenz zwischen dieser Spannung und der Systemspannung gesteuert wird. So funktioniert SVG. Wenn die SVG -Ausgangsspannung hinter der Systemspannung zurückbleibt, absorbiert sie induktive Reaktive; Wenn die Ausgangsspannung die Systemspannung führt, erzeugt sie kapazitive Reaktivleistung. Dieses Design basiert auf vollständig kontrollierbaren elektronischen Geräten (z. B. IGBT) ermöglicht es dem SVG, die reaktive Leistungsregelung innerhalb von Millisekunden zu vervollständigen.

Die Bedeutung und die Herausforderungen der dynamischen Reaktionsgeschwindigkeit von SVG

Im Stromversorgungssystem können dynamische Prozesse wie Lastschwankungen und -fehler zu einer starken Änderung des Reaktivleistungsbedarfs führen. Die dynamische Reaktionsgeschwindigkeit von SVG bestimmt direkt die Fähigkeit, Spannungsschwankungen zu unterdrücken und die Leistungsqualität zu verbessern. Theoretisch kann die Reaktionszeit von SVG in 10 Millisekunden so schnell sein, was viel schneller ist als die Stromkondensatoren, die durch zusammengesetzte Schalter ein- und ausgeschaltet sind (die normalerweise mehrere hundert Millisekunden dauern). Die schnelle dynamische Reaktionsgeschwindigkeit ermöglicht es SVG, die Systemstabilität zu verbessern, die Anti-Interferenz-Fähigkeit des Gitters zu stärken und eine ununterbrochene reaktive Leistungsunterstützung für empfindliche industrielle Belastungen zu ermöglichen. Insbesondere in Szenarien, die die Integration neuer Energiequellen, Lichtbogenöfen, Rollmühlen und anderen Arten von Lasten mit hoher Auswirkung beinhalten, werden die schnellen Reaktionseigenschaften von SVG besonders wichtig.

Obwohl SVG theoretisch das Potenzial für schnelle Reaktion hat, stellen sich traditionelle Kontrollstrategien in praktischen Anwendungen auf zahlreiche Herausforderungen. Erstens müssen die Parameter des herkömmlichen PI -Controllers sorgfältig entsprechend den Impedanzeigenschaften des Systems eingestellt werden. Änderungen im Betriebszustand des Stromnetzes führen jedoch zu einem Rückgang des Kontrolleffekts der festen Parameter des SVG. Zweitens erschweren die Nichtlinearität des Wechsels von elektronischen Leistungsstärken, der Totenzeiteffekt und die nichtlinearen Eigenschaften der Systemimpedanz für die lineare Kontrollmethode von SVG, eine optimale Leistung zu erzielen. Drittens ist die Leistung des festen Strukturcontrollers begrenzt, wenn SVG nicht idealen Betriebsbedingungen wie unausgeglichenen Spannungen und Frequenzschwankungen ausgesetzt ist. Diese Herausforderungen haben uns dazu veranlasst, intelligente Kontrollmethoden zu untersuchen, und KI -Algorithmen haben neue technische Wege zur Lösung dieser Probleme bereitgestellt.

Schlüsseltechnologien zur Verbesserung der dynamischen Reaktion von SVG durch AI -Algorithmen

Die Anwendung von maschinellem Lernen in der Systemmodellierung: Die Methoden für maschinelles Lernen in AI-Algorithmen können die dynamischen Eigenschaften von SVG und ihre Verbindung zum Leistungsnetz aus historischen Betriebsdaten erlernen und ein datengesteuertes Modell herstellen, das genauer als physikalische Gleichungen ist. Durch tiefe neuronale Netzwerke (DNN) kann die nichtlineare Kartierungsbeziehung zwischen der Ausgangsspannung von SVG und einem reaktiven Strom hergestellt werden. Im Vergleich zu herkömmlichen Transferfunktionsmodellen kann DNN komplexere dynamische Eigenschaften erfassen, einschließlich der Schalteigenschaften von elektronischen Leistungsstärken und nichtlinearen Faktoren wie Totzoneneffekten. Im Rahmen des Modells Predictive Control (MPC) kann das Verstärkungslernen verwendet werden, um das Vorhersagemodell zu optimieren. Durch kontinuierliche Interaktion mit dem tatsächlichen System kann das Modell die Vorhersagegenauigkeit anpassungsfähig anpassen und aufrechterhalten, was für Stromversorgungssysteme mit zeitlich variierenden Parametern besonders wichtig ist. Wenn SVG in unterschiedlichen Szenarien angewendet wird, kann Transferlernen das Wissen über geschultes Modelle auf neue Szenarien übertragen und die Debugging -Zeit und -kosten in neuen Websites erheblich reduzieren.

Die Implementierungsmethode für intelligente Kontrollalgorithmen: Die AI -Algorithmen haben die folgenden neuen Implementierungsparadigmen für die SVG -Steuerung mitgebracht. Erstens können die AI -Algorithmen neuronale Netzwerke mit herkömmlichen Kontrollstrukturen kombinieren und die Kontrollesparameter online anpassen. Beispielsweise kann der PI-Controller des neuronalen Netzwerks die proportionalen und integralen Koeffizienten in Echtzeit basierend auf dem Systemzustand optimieren, wodurch die schnelle Reaktion und die Genauigkeit des stationären Zustands ausgleichen. Zweitens erfordert das Fuzzy Control System basierend auf der Regelbibliothek, die durch Expertenerfahrung entworfen wurde, keine genauen mathematischen Modelle. Durch die AI-Algorithmen können die Fuzzy-Regeln und Mitgliedsfunktionen optimiert werden, um die Kontrollleistung zu verbessern, insbesondere für die Behandlung der Nichtlinearität und Unsicherheit bei der SVG-Kontrolle. Drittens kann AI SVG -Kontrollprobleme als Markov -Entscheidungsprozesse ausdrücken. Durch Methoden wie Deep Q-Network (DQN) und Richtliniengradienten kann die optimale Kontrollstrategie erlernt werden, die es dem SVG ermöglicht, die optimale Kompensationsstrategie in komplexen und variablen Umgebungen autonom zu lernen. Durch die Kombination der Vorteile mehrerer AI -Algorithmen, wie der Kombination der Interpretierbarkeit der Fuzzy -Logik mit der Lernfähigkeit neuronaler Netze können zwei Modelle integriert werden, um komplementäre Vorteile zu bilden.

Echtzeit-Datenverarbeitung und Feature-Extraktion: SVG erfordert eine extrem hohe Echtzeitleistung. AI -Algorithmen können SVG helfen, einzigartige Vorteile bei der Datenverarbeitung zu demonstrieren. Algorithmen, die auf Faltungsfischnetzwerken (CNN) basieren, können die lokalen Merkmale von Spannungs- und Stromsignalen effizient verarbeiten und abnormale Zustände im Stromnetz schnell erkennen. Lange Kurzzeit-Gedächtnisnetzwerke (LSTM) und andere wiederkehrende neuronale Netze sind gut im Umgang mit Zeitreihendaten und können den Trend der reaktiven Leistungsbedarfsänderungen aus historischen Wellenformen vorhersagen. Die Hauptkomponentenanalyse (PCA), Autoencoder und andere Technologien können wichtige Merkmale extrahieren, die Rechenbelastung reduzieren und die Echtzeitleistung verbessern. Einklassen-Support-Vektormaschinen (OC-SVM) und andere Algorithmen können atypische Betriebszustände identifizieren und im Voraus vorbeugende Maßnahmen ergreifen. Die umfassende Anwendung dieser Technologien ermöglicht es dem SVG -Steuerungssystem, den Stromnetzzustand schneller und genauer zu verstehen und eine Informationsgrundlage für dynamische Reaktionen bereitzustellen.

Anwendungsszenarien der KI-gesteuerten SVGs

Die tiefe Integration von KI und Leistungselektronik verbessert nicht nur die Leistung von Geräten, sondern führt auch zu einer neuen Ära der reaktiven Stromkompensationstechnologie. Die von AI -Algorithmen kontrollierte SVG wird in verschiedenen Anwendungsszenarien eine herausragende Anpassungsfähigkeit zeigen. In den Anwendungsszenarien neuer Energieleistungsstationen kann das von AI -Algorithmen kontrollierte SVG die Schwankungen des Photovoltaikausgangs schnell verfolgen und das Problem der Verzögerung der Reaktion herkömmlicher SVGs lösen, wenn sich die Bestrahlungsstärke schnell ändert. In den Anwendungsszenarien des Stadtrail Transit kann das von AI -Algorithmen gesteuerte SVG den Spannungsabfall während des Lokomotivstarts effektiv unterdrücken und schnell auf die sich häufig ändernden Lasteigenschaften reagieren. Diese stellten sich eine starke Szene-Anpassungsfähigkeit von KI-gesteuerten SVGs machen es unvermeidlich, dass der AI-Algorithmus die SVG-Technologie revolutionäre Fortschritte verleihen wird. Als Hersteller von Geräte mit niedrigspannungsem Reaktiv-Stromkompensationsgeräten hat Geyue Electric den Transformationsprozess der KI-Technologie von der Theorie zur Praxis in der Branche erlebt und persönlich den Wert, den sie für globale Elektrizitätsbenutzer schafft. In Zukunft wird unser Unternehmen die Forschung zur Anwendung von KI bei der Kontrolle von Geräte mit niedrigem Spannungsreaktikkompensation vertiefen, die SVG-Technologie für eine schnellere, intelligentere und zuverlässigere Richtung fördern und anhaltend zum Aufbau eines sauberen, effizienten und widerstandsfähigen modernen Stromsystems beitragen. Die SVG von Geyue Electric unterdrückt mit seiner ultraschnellen dynamischen Reaktion genau die Spannungsschwankungen und sorgt für die Stromqualität. Es eignet sich für harte Bedingungen wie neue Energie, Schienenverkehr und Metallurgie und hilft Unternehmen, Strom effizient zu sparen. Wenn Sie Hilfe benötigen, wenden Sie sich bitte aninfo@gyele.com.cn.