Connect with us

Hi, what are you looking for?

Наука и технологии

Инженеры создают инновационную модель для оптимизации восстановления электроэнергии в сети

Инженеры создают инновационную модель для оптимизации восстановления электроэнергии в сети
Инженеры создают инновационную модель для оптимизации восстановления электроэнергии в сети

Изменение климата может повлиять на экстремальные погодные явления, и эти явления могут привести к перегрузке, нарушению или повреждению энергосистемы страны.

Ученые-компьютерщики Sandia National Laboratories работали над инновационной компьютерной моделью , которая поможет операторам энергосистем быстро восстанавливать электроэнергию в сети после полного отключения — процесс, называемый «запуском из сети».

Их модель сочетает в себе модель восстановления-оптимизации с компьютерной моделью того, как операторы сети будут принимать решения, когда у них нет полной информации о каждом генераторе и распределительной линии. Модель также включает основанное на физике понимание того, как отдельные генераторы электроэнергии, распределительные подстанции и линии электропередач будут реагировать в процессе восстановления подачи электроэнергии в сеть.

«Мы потратили много времени на размышления о том, как выйти за рамки простого рассмотрения этого как многоуровневой проблемы оптимизации», — сказал руководитель проекта Кевин Стамбер. «Когда мы начинаем обсуждать сбои в электросети , способность действовать на основе доступной информации и давать ответ имеет решающее значение. Оператор все еще должен работать с этим решением для восстановления в сети и смотреть, получают ли они такие типы или нет. реакцию системы, которую они ожидают увидеть».

Всеобъемлющая модель также может имитировать «черные пуски», вызванные сбоями, вызванными деятельностью человека, такими как успешная кибератака.

Оптимизация восстановления питания

Часть оптимизации модели оценивает сеть и ее компоненты, чтобы определить, как восстановить электроэнергию в сети как можно быстрее, сказал Брайан Аргуэлло, ученый-компьютерщик Sandia, который работал над этой частью модели.

Например, оптимальным подходом может быть запуск с генератора 1 для подачи питания на подстанцию ​​A. Как только подстанция A будет включена, генераторы 2–4 могут безопасно включаться, что, в свою очередь, обеспечит питание подстанций B, C и D, а также как некоторые важные объекты инфраструктуры, такие как завод по очистке воды или районная больница. После подачи питания на подстанцию ​​D электростанции 5–8 могут включиться, и так далее, пока не будет восстановлено питание всей сети.

По словам Аргуэлло, после того, как график восстановления питания разработан, алгоритм сравнивает его с физическими ограничениями, чтобы определить, выполним ли график. «Задача здесь состоит в том, чтобы предоставить нужное количество информации, чтобы модель могла принимать мудрые решения, не увязая в слишком большом количестве деталей».

По словам Аргуэлло, часть оптимизации восстановления основана на аналогичной модели, созданной исследователями из Ливерморской национальной лаборатории Лоуренса и Калифорнийского университета в Беркли, которая стратегически добавляет больше деталей к модели по мере развития алгоритма.

Эта модель также может точно аппроксимировать поток энергии переменного тока, который в вычислительном отношении более сложен, чем постоянный ток, и является более точным представлением энергосистемы во время серьезных сбоев, таких как условия запуска из обесточенного состояния, сказал Ричард Гарретт, ученый-компьютерщик Sandia, который руководил этой частью исследования.

По словам Стамбера, недавно команда начала проверять графики восстановления, созданные их кодом, по сравнению с графиками, созданными стандартным программным обеспечением для оптимизации. Это делается для того, чтобы модель Sandia рекомендовала реалистичные планы.

Моделирование принятия решений оператором

По словам Стамбера, в основе всей модели лежит код принятия решений оператором. Этот алгоритм берет результаты кода оптимизации и применяет их к третьему коду, который представляет собой основанное на физике моделирование сетки и то, как она динамически реагирует на действия оператора. Уолт Бейелер руководил разработкой третьей части.

Модель принятия решений оператором основана на исследовательской когнитивной модели, созданной учеными из Университета Карнеги-Меллона, говорит Кейси Дойл, системный аналитик, возглавляющий эту часть модели. Эта хорошо зарекомендовавшая себя модель была адаптирована для восстановления электроэнергии путем кодирования экспертных знаний о подзадачах, необходимых для выполнения основных задач, таких как шаги, необходимые для запуска генератора и последующего подключения его к ближайшей подстанции. По словам Дойла, они также добавили отказоустойчивые устройства, чтобы когнитивная модель не зависала в случае неожиданного поведения сети.

«Мы пытаемся создать когнитивно обоснованный агент, который может считывать план восстановления, созданный с помощью модели оптимизации, а затем пытаться реализовать его в моделировании энергосистемы», — сказал Дойл. «Он выполняет шаг за шагом, считывает, что должно произойти в расписании, и пытается это реализовать. Он выполняет все промежуточные процессы принятия решений, в том числе проверяет соответствие частот перед подключением линий».

Модель оператора взаимодействует с моделью сети через смоделированную консоль и ограничена знаниями, предоставляемыми консолью, вместо того, чтобы предполагать, что оператор сети знает все, что обычно предполагается в моделях восстановления питания.

На самом деле модель оператора может оценить, соответствует ли поведение сетевой модели тому, что она ожидает, на основе результатов алгоритма оптимизации, сказал Стамбер. Смоделированная консоль также может позволить команде обмениваться фактическими потоками информации из сетки для сетевой динамической модели, если партнер предоставит информацию, добавил он.

«Темные старты — это действительно редкие, экстремальные явления, но когда они случаются, это действительно плохо», — сказал Дойл. «Даже при частичном отключении электроэнергии, как это произошло в Техасе в 2021 году, люди умирали, потому что у них не было электричества, у них не было тепла. Если у вас полное отключение электроэнергии, скорее всего, оно будет вызвано ураганом или землетрясением. и операторы пытаются восстановить электроснабжение целых сообществ. Задержки с восстановлением электроснабжения могут привести к еще большему ущербу или гибели людей. Очень важно понять, как вернуть электроэнергию как можно быстрее».

Теги: ИИ, энергия

В тренде