एआई एल्गोरिदम एसवीजी की गतिशील प्रतिक्रिया गति में सुधार क्यों कर सकता है?

आधुनिक बिजली प्रणालियों में, गतिशील प्रतिक्रियाशील शक्ति मुआवजा प्रौद्योगिकी ग्रिड स्थिरता को बनाए रखने और बिजली की गुणवत्ता में सुधार करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। Geyue इलेक्ट्रिक, कम-वोल्टेज रिएक्टिव पावर मुआवजा उपकरणों में विशेषज्ञता वाले निर्माता के रूप में, हमारी कंपनी पूरी तरह से मुख्य स्थिति को समझती हैस्थैतिक var जनरेटर (SVG)पावर सिस्टम में। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) तकनीक के तेजी से विकास के साथ, एआई एल्गोरिदम को एसवीजी नियंत्रण प्रणाली में पेश करने का प्रस्ताव दिया गया है, और यह अपनी गतिशील प्रतिक्रिया गति और मुआवजा सटीकता में काफी सुधार करने की उम्मीद है। इस लेख में, गेयू इलेक्ट्रिक के मुख्य इलेक्ट्रिकल इंजीनियर आपको पारंपरिक नियंत्रण विधियों की सीमाओं से एआई एल्गोरिदम के अभिनव अनुप्रयोग के लिए मार्गदर्शन करेंगे, यह बताते हुए कि एआई एल्गोरिदम एसवीजी प्रदर्शन का अनुकूलन कैसे करेगा और उन परिवर्तनों का व्यापक रूप से विश्लेषण करेगा जो एआई प्रौद्योगिकी नवाचार प्रतिक्रियाशील शक्ति क्षतिपूर्ति क्षेत्र में लाएंगे।

पावर सिस्टम में एसवीजी की भूमिका और बुनियादी सिद्धांत

स्टेटिक VAR जनरेटर (SVG) लचीली वैकल्पिक वर्तमान ट्रांसमिशन सिस्टम (FACTS) का एक आवश्यक घटक है, जो पावर इलेक्ट्रॉनिक कन्वर्टर्स के माध्यम से वास्तविक समय में प्रतिक्रियाशील शक्ति को उत्पन्न या अवशोषित करता है और पावर ग्रिड में प्रतिक्रियाशील शक्ति के गतिशील मुआवजे को प्राप्त करता है। पारंपरिक प्रतिक्रियाशील शक्ति क्षतिपूर्ति उपकरणों (Ex: पावर कैपेसिटर और रिएक्टरों के संयोजन) के साथ तुलना में, SVG में सिस्टम वोल्टेज उतार -चढ़ाव के लिए तेजी से प्रतिक्रिया, निरंतर समायोजन और प्रतिरक्षा जैसे काफी महत्वपूर्ण लाभ हैं।

एक वोल्टेज स्रोत इन्वर्टर का उपयोग आउटपुट वोल्टेज उत्पन्न करने के लिए किया जाता है जो सिस्टम वोल्टेज के साथ सिंक्रनाइज़ किया जाता है लेकिन समायोज्य चरण के साथ। SVG इस वोल्टेज और सिस्टम वोल्टेज के बीच चरण अंतर को नियंत्रित करके प्रतिक्रियाशील शक्ति के अवशोषण या उत्सर्जन को प्राप्त करता है। इस तरह से एसवीजी काम करता है। जब SVG आउटपुट वोल्टेज सिस्टम वोल्टेज के पीछे है, तो यह आगमनात्मक प्रतिक्रियाशील शक्ति को अवशोषित करता है; जब आउटपुट वोल्टेज सिस्टम वोल्टेज का नेतृत्व करता है, तो यह कैपेसिटिव रिएक्टिव पावर उत्पन्न करता है। पूरी तरह से नियंत्रणीय पावर इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों (जैसे कि IGBT) पर आधारित यह डिज़ाइन SVG को मिलीसेकंड के भीतर प्रतिक्रियाशील बिजली विनियमन को पूरा करने में सक्षम बनाता है।

एसवीजी गतिशील प्रतिक्रिया गति का महत्व और चुनौतियां

पावर सिस्टम में, लोड भिन्नता और दोष जैसी गतिशील प्रक्रियाएं प्रतिक्रियाशील बिजली की मांग में तेज बदलाव का कारण बन सकती हैं। एसवीजी की गतिशील प्रतिक्रिया गति सीधे वोल्टेज में उतार -चढ़ाव को दबाने और बिजली की गुणवत्ता में सुधार करने की अपनी क्षमता निर्धारित करती है। सैद्धांतिक रूप से, एसवीजी का प्रतिक्रिया समय 10 मिलीसेकंड के भीतर उतना ही तेज हो सकता है, जो समग्र स्विच (जो आमतौर पर कई सौ मिलीसेकंड लेते हैं) द्वारा चालू और बंद पावर कैपेसिटर की तुलना में बहुत तेज है। तेजी से गतिशील प्रतिक्रिया गति एसवीजी को सिस्टम स्थिरता को बढ़ाने में सक्षम बनाती है, ग्रिड की एंटी-इंटरफेरेंस क्षमता को मजबूत करती है, और संवेदनशील औद्योगिक भार के लिए निर्बाध प्रतिक्रियाशील शक्ति समर्थन प्रदान करती है। विशेष रूप से नए ऊर्जा स्रोतों, आर्क भट्टियों, रोलिंग मिलों, और उच्च प्रभाव वाले अन्य प्रकार के लोड के एकीकरण से जुड़े परिदृश्यों में, एसवीजी की तेजी से प्रतिक्रिया विशेषताएं विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाती हैं।

यद्यपि एसवीजी में सिद्धांत में तेजी से प्रतिक्रिया की क्षमता है, पारंपरिक नियंत्रण रणनीतियाँ व्यावहारिक अनुप्रयोगों में कई चुनौतियों का सामना करती हैं। सबसे पहले, पारंपरिक पीआई नियंत्रक के मापदंडों को सिस्टम की प्रतिबाधा विशेषताओं के अनुसार सावधानीपूर्वक समायोजित करने की आवश्यकता है। हालांकि, पावर ग्रिड के ऑपरेटिंग स्थिति में परिवर्तन से एसवीजी के निश्चित मापदंडों के नियंत्रण प्रभाव में गिरावट आएगी। दूसरे, पावर इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों के स्विचिंग, डेड-टाइम इफेक्ट, और सिस्टम प्रतिबाधा की नॉनलाइनियर विशेषताओं की गैर-सीमाएँ इष्टतम प्रदर्शन को प्राप्त करने के लिए एसवीजी के रैखिक नियंत्रण विधि के लिए मुश्किल बनाती हैं। तीसरा, जब एसवीजी को गैर-आदर्श परिचालन स्थितियों जैसे कि असंतुलित वोल्टेज और आवृत्ति में उतार-चढ़ाव के अधीन किया जाता है, तो निश्चित संरचना नियंत्रक का प्रदर्शन सीमित है। इन चुनौतियों ने हमें अधिक बुद्धिमान नियंत्रण विधियों का पता लगाने के लिए प्रेरित किया है, और एआई एल्गोरिदम ने इन समस्याओं को हल करने के लिए नए तकनीकी मार्ग प्रदान किए हैं।

एआई एल्गोरिदम के माध्यम से एसवीजी की गतिशील प्रतिक्रिया को बढ़ाने के लिए प्रमुख प्रौद्योगिकियां

सिस्टम मॉडलिंग में मशीन लर्निंग का अनुप्रयोग: एआई एल्गोरिदम में मशीन लर्निंग के तरीके एसवीजी की गतिशील विशेषताओं और ऐतिहासिक ऑपरेशन डेटा से पावर ग्रिड से इसके कनेक्शन को सीख सकते हैं, और एक डेटा-संचालित मॉडल स्थापित कर सकते हैं जो भौतिक समीकरणों की तुलना में अधिक सटीक है। डीप न्यूरल नेटवर्क (डीएनएन) के माध्यम से, एसवीजी और रिएक्टिव करंट के आउटपुट वोल्टेज के बीच नॉनलाइनियर मैपिंग संबंध स्थापित किया जा सकता है। पारंपरिक ट्रांसफर फ़ंक्शन मॉडल की तुलना में, DNN अधिक जटिल गतिशील विशेषताओं को कैप्चर कर सकता है, जिसमें पावर इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की स्विचिंग विशेषताओं और डेड ज़ोन प्रभाव जैसे नॉनलाइनियर कारक शामिल हैं। मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल (एमपीसी) फ्रेमवर्क में, सुदृढीकरण सीखने का उपयोग भविष्य कहनेवाला मॉडल को अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है। वास्तविक प्रणाली के साथ निरंतर बातचीत के माध्यम से, मॉडल अनुकूल रूप से भविष्यवाणी सटीकता को समायोजित और बनाए रख सकता है, जो समय-अलग-अलग मापदंडों के साथ बिजली प्रणालियों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। जब एसवीजी को विभिन्न परिदृश्यों में लागू किया जाता है, तो ट्रांसफर लर्निंग प्रशिक्षित मॉडल के ज्ञान को नए परिदृश्यों में स्थानांतरित कर सकता है, जिससे नई साइटों में डिबगिंग समय और लागत को काफी कम किया जा सकता है।

बुद्धिमान नियंत्रण एल्गोरिदम की कार्यान्वयन विधि: एआई एल्गोरिदम ने एसवीजी नियंत्रण के लिए निम्नलिखित नए कार्यान्वयन प्रतिमानों को लाया है। सबसे पहले, AI एल्गोरिदम पारंपरिक नियंत्रण संरचनाओं के साथ तंत्रिका नेटवर्क को जोड़ सकता है और ऑनलाइन नियंत्रण मापदंडों को समायोजित कर सकता है। उदाहरण के लिए, तंत्रिका नेटवर्क पीआई नियंत्रक सिस्टम राज्य के आधार पर वास्तविक समय में आनुपातिक और अभिन्न गुणांक का अनुकूलन कर सकता है, तेजी से प्रतिक्रिया और स्थिर-राज्य सटीकता को संतुलित कर सकता है। दूसरे, विशेषज्ञ अनुभव द्वारा डिज़ाइन किए गए नियम पुस्तकालय पर आधारित फजी नियंत्रण प्रणाली को सटीक गणितीय मॉडल की आवश्यकता नहीं होती है। एआई एल्गोरिदम के माध्यम से, फजी नियमों और सदस्यता कार्यों को नियंत्रण प्रदर्शन में सुधार करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, विशेष रूप से एसवीजी नियंत्रण में गैर-रैखिकता और अनिश्चितता को संभालने के लिए उपयुक्त है। तीसरा, एआई मार्कोव निर्णय प्रक्रियाओं के रूप में एसवीजी नियंत्रण समस्याओं को व्यक्त कर सकता है। डीप क्यू-नेटवर्क (DQN) और पॉलिसी ग्रेडिएंट जैसे तरीकों के माध्यम से, इष्टतम नियंत्रण रणनीति सीखी जा सकती है, जो एसवीजी को जटिल और चर वातावरण में इष्टतम मुआवजा रणनीति को स्वायत्त रूप से सीखने में सक्षम बनाता है। अंत में, कई एआई एल्गोरिदम के लाभों को मिलाकर, जैसे कि तंत्रिका नेटवर्क की सीखने की क्षमता के साथ फजी लॉजिक की व्याख्या को संयोजित करना, दो मॉडलों को पूरक लाभ बनाने के लिए एकीकृत किया जा सकता है।

रियल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग और फीचर एक्सट्रैक्शन: एसवीजी को अत्यधिक उच्च वास्तविक समय के प्रदर्शन की आवश्यकता होती है। एआई एल्गोरिदम एसवीजी को डेटा प्रोसेसिंग में अद्वितीय लाभ प्रदर्शित करने में मदद कर सकता है। कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) पर आधारित एल्गोरिदम वोल्टेज और वर्तमान संकेतों की स्थानीय विशेषताओं को कुशलतापूर्वक संसाधित कर सकते हैं और पावर ग्रिड में असामान्य राज्यों का जल्दी से पता लगा सकते हैं। लंबी अल्पकालिक मेमोरी नेटवर्क (LSTM) और अन्य आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क समय श्रृंखला डेटा को संभालने में अच्छे हैं और ऐतिहासिक तरंगों से प्रतिक्रियाशील शक्ति की मांग में बदलाव की प्रवृत्ति की भविष्यवाणी कर सकते हैं। प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (पीसीए), ऑटोएन्कोडर्स और अन्य तकनीकें प्रमुख विशेषताओं को निकाल सकती हैं, कम्प्यूटेशनल बोझ को कम कर सकती हैं और वास्तविक समय के प्रदर्शन में सुधार कर सकती हैं। सिंगल-क्लास सपोर्ट वेक्टर मशीन (OC-SVM) और अन्य एल्गोरिदम एटिपिकल ऑपरेटिंग स्टेट्स की पहचान कर सकते हैं और पहले से निवारक उपाय कर सकते हैं। इन प्रौद्योगिकियों का व्यापक अनुप्रयोग एसवीजी नियंत्रण प्रणाली को पावर ग्रिड स्थिति को अधिक तेज़ी से और सटीक रूप से समझने में सक्षम बनाता है, जो गतिशील प्रतिक्रियाओं के लिए एक सूचना नींव प्रदान करता है।

एआई-संचालित एसवीजी के आवेदन परिदृश्य

एआई और पावर इलेक्ट्रॉनिक्स का गहरा एकीकरण न केवल उपकरणों के प्रदर्शन को बढ़ाता है, बल्कि प्रतिक्रियाशील बिजली मुआवजा प्रौद्योगिकी में एक नए युग की शुरुआत भी करता है। एआई एल्गोरिदम द्वारा नियंत्रित एसवीजी विविध अनुप्रयोग परिदृश्यों में उत्कृष्ट अनुकूलनशीलता का प्रदर्शन करेगा। नए ऊर्जा पावर स्टेशनों के अनुप्रयोग परिदृश्यों में, एआई एल्गोरिदम द्वारा नियंत्रित एसवीजी फोटोवोल्टिक आउटपुट में उतार -चढ़ाव को जल्दी से ट्रैक कर सकता है और पारंपरिक एसवीजी की प्रतिक्रिया को हल करने की समस्या को हल कर सकता है जब विकिरण तेजी से बदलता है। शहरी रेल पारगमन के आवेदन परिदृश्यों में, एआई एल्गोरिदम द्वारा नियंत्रित एसवीजी लोकोमोटिव स्टार्टअप के दौरान वोल्टेज ड्रॉप को प्रभावी ढंग से दबा सकता है और अक्सर बदलती लोड विशेषताओं पर जल्दी से प्रतिक्रिया दे सकता है। एआई-संचालित एसवीजी के इन मजबूत दृश्य अनुकूलनशीलता की कल्पना यह अपरिहार्य बनाती है कि एआई एल्गोरिथ्म एसवीजी प्रौद्योगिकी में क्रांतिकारी प्रगति लाएगा। कम-वोल्टेज रिएक्टिव पावर कम्पेंसेशन उपकरण के निर्माता के रूप में, गेय्यू इलेक्ट्रिक ने उद्योग में अभ्यास करने के लिए सिद्धांत से एआई प्रौद्योगिकी की परिवर्तन प्रक्रिया को देखा है और व्यक्तिगत रूप से वैश्विक बिजली उपयोगकर्ताओं के लिए यह मूल्य महसूस किया है। भविष्य में, हमारी कंपनी कम-वोल्टेज रिएक्टिव पावर मुआवजा उपकरणों के नियंत्रण में एआई के आवेदन पर शोध को गहरा करेगी, एसवीजी तकनीक को तेजी से, होशियार और अधिक विश्वसनीय दिशा में विकसित करने के लिए बढ़ावा देगी, और एक स्वच्छ, कुशल और लचीला आधुनिक बिजली प्रणाली के निर्माण में लगातार योगदान देगी। गेयू इलेक्ट्रिक के एसवीजी, अपनी अल्ट्रा-फास्ट डायनामिक प्रतिक्रिया के साथ, ठीक से वोल्टेज में उतार-चढ़ाव को दबा देता है और बिजली की गुणवत्ता सुनिश्चित करता है। यह नई ऊर्जा, रेल परिवहन और धातु विज्ञान जैसी कठोर परिस्थितियों के लिए उपयुक्त है, जिससे उद्यम कुशलता से बिजली को बचाने में मदद करते हैं। यदि आपको किसी सहायता की आवश्यकता है, तो कृपया संपर्क करेंinfo@gyele.com.cn.