El camino inteligente hacia la integración, la circulación y la modernidad de la cuadrícula.

Según el Ministerio de Energía de los Estados Unidos Más del 70% de la línea de transmisión del país Y los transformadores tienen más de 25 años bajo la presión del aumento de la energía eléctrica y la integración del reemplazo. Como fabricante de energía, servicios públicos y operadores de red, que se lleva a la meta de separar el carbono, las necesidades de infraestructura inteligente, la respuesta y más flexible, nunca más urgente.

Explicación

En esta complejidad, el modelo de predicción específica de inteligencia artificial (IA) y el aumento de la eficiencia serán la herramienta más grande en nuestra caja de herramientas, que actúa como una herramienta para cambiar la energía. A diferencia de la generación de IA, que ha recibido un titular nacional al crear texto y predicciones. La IA se crea para administrar sistemas físicos en tiempo real: predicciones de creciente recursos de distribución y ayudar a equilibrar la red que está cada vez más conformada.

De un sistema estable a una infraestructura inteligente

Según la cuadrícula de energía, está diseñado para el modelo central y el flujo de energía de una vía. Hoy, el paradigma está aumentando. Energía renovable variable, fuente de energía distribuida (DERS), almacenamiento de energía y carga eléctrica, como EV, inyecciones, complejidad y fluctuaciones en todo el sistema. Si esta preparación de genio no es preparación, puede conducir al desequilibrio de la red, reduciendo la energía limpia o una costosa actualización de infraestructura.

Entonces, ¿cuál es la respuesta para estos grandes desafíos de infraestructura? Al menos en algunas partes, la IA está demostrando ser necesaria para evitar estos errores y resolver nuestros paisajes energéticos más complejos y apoyar los cambios de energía.

Aplicaciones AI que en realidad se utilizan para cuadrículas y utilidades.

Las unidades de IA se entregan vocivales a través de la red de entrega y la distribución. Por ejemplo, el modelo de predicción puede analizar los datos meteorológicos, la forma, la carga, la red y el comportamiento del equipo para predecir tanto el suministro de energía como la demanda. El algoritmo para aumentar la eficiencia, luego determinar la mejor manera de asignar los recursos existentes, ya sea almacenar baterías durante la mayor demanda, cambiar, cargas flexibles o priorizar la producción solar cuando una alta radiación. Esta capacidad inteligente se ha utilizado con cuadrículas. Este es un uso importante de las operaciones de hoy:

• Pronóstico de energía renovable: Mejore la predicción de la producción de energía solar y eólica para reducir la reducción y aumentar la eficiencia de los datos que se entregan, lo que respalda combinaciones más confiables de origen variable.
• Coordinación: Orquestralatos, fuentes de energía distribuidas como la luz solar en el techo, el almacenamiento de baterías de inversores inteligentes y flexibles para aumentar la estabilidad de la red y posponer actualizaciones de infraestructura costosas.
• Máxima carga y afeitado: Se espera que aumente la necesidad y cambie la carga automáticamente de acuerdo con los datos y el historial de tiempo real. La curva curva es plana y ayuda a usar más energía limpia.
• Inteligencia de borde de la cuadrícula: Proporcionar la toma de decisiones locales a nivel de prosumidor y micrografía utilizando IA para aumentar la eficiencia de los activos de fondo, mientras envía información importante a servicios públicos y empresarios.
• Mantenimiento: Detección de trastornos de eficiencia en el transformador, el instituto y el cambio antes del abuso, el uso de activos y mejorar la confiabilidad del sistema con la autosuperpisión mínima.
• Carga dinámica: La IA predictiva ajusta la demanda de tiempo real para que coincida con las condiciones de las redes y la disponibilidad de energía renovable, respalda el aumento de los procesos industriales y de transporte.

La mejor parte es que el sistema AI está trabajando detrás de la reducción de la contaminación, mejorando el trabajo y aumentando la flexibilidad de la operación y la operación.

Más inteligente que eso no significa comenzar de nuevo.

Uno de los aspectos más interesantes de la solución de IA moderna es trabajar juntos. Los servicios públicos y los proveedores de servicios no necesitan rasgar y reemplazar el sistema SCADA o EMS que ha esperado plataformas de IA que pueden diseñarse para superponerse, combinadas con la infraestructura actual y desbloquea los datos profundos y la capacidad de controlarlo sin interrumpir la operación.

Nuestra mejor sugerencia es comenzar a poco: la utilidad puede comenzar con el uso de IA con el pronóstico solar o enviar baterías y ajustar el tamaño con el tiempo para aumentar toda la eficiencia de la uva. Cada uso se convertirá en una piedra para una red inteligente, más flexible, flexible y descarbonizada.

Si bien la IA no es una munición plateada, pero es una parte importante de la caja de herramientas para la modernidad de la red. Con el uso de la inteligencia, las predicciones de servicios públicos pueden acelerar la integración del reemplazo, apoyar el uso de energía y aumentar la confiabilidad de la infraestructura de edad avanzada sin sacrificio, sostenibilidad o eficiencia económica.

Mientras que el sector energético se ha cambiado a sí mismo para la realidad de la demanda de energía en el siglo XXI. Las personas que incrustan la IA en sus estrategias de gestión de la red estarán en una mejor posición para traer fluctuaciones, controlar y alcanzar objetivos. Descarbonización

–Sreedhar sistu Es el vicepresidente de la propuesta de cliente de IA para Schneider eléctrico–