22 ЕНЕРГИЯ 4'2024 С помощта натези инструменти, енергийният сектор може да прогнозира и управлява по-ефективно риска от прекъсвания. Например, чрез симулиране на различни сценарии на прекъсвания, могат да идентифицират слабите места в мрежата и да разработят стратегии за тяхното минимизиране. Това включва не само планиране на поддръжката, но и подобряване на реакцията при аварийни ситуации, като се вземат предвид всички възможни променливи и рискови фактори. Интеграцията на променливите възобновяеми енергийни източници като вятърни и соларни паркове също изисква съвременни модели на симулация. С използването на AI и HPC могат да се симулират ефектите от тези източници върху електроенергийната мрежа, като оценяват въздействието на променливия енергиен поток и разработват стратегии за неговото оптимално управление. Това включва балансиране на товара, управление на разпределените ресурси и интеграция на съхранението на енергия. Симулациите също така позволяват и подобро планиране на развитието на инфраструктурата. Чрез анализ на различни сценарии и идентифициране на критичнитеточки на натоварване, инвестициите могат да се насочат там, където ще имат най-голямо въздействие върху ефективността и стабилността на мрежата. Това е особено важно в контекста на нарастващото търсене на електроенергия и необходимостта от интеграция на ВЕИ. Автоматизирана инспекция Преносните и разпределителни компании поддържат сложна система от полеви съоръжения, които са отговорни за надеждното доставяне на енергия. За тяхното наблюдение и анализа на тяхното състояние могат също да се използват системи с изкуствен интелект. Те могат да анализират въздушни изображения, данни от лидари, сателитни изображения и метеорологични данни, за да идентифицират потенциални заплахи преди да се стигне до повреди. Въздушните и сателитните изображения, съчетани с метеорологичните данни, предоставят на AI системите богата информация, която може да бъде анализирана бързо и точно, позволявайки навременни и информирани решения. Такава система е например Noteworthy AI, която е обучена да идентифицира и анализира висококачествени изображения на електроразпределителни стълбове и оборудване, като открива места с опасност от потенциални повреди, които изискват ремонти. AI систеАвтономност Производството на електроенергия изисква значителни дейности, свързани с мониторинг както за ефективност, така и за безопасност. Недостигът на работна ръка, особено в географски области с намаляващо население поставя значителни предизвикателства пред сектора. Затова все по вече се разчита на автоматизирано и дистанционно наблюдение в реално време, което да заменя ръчните инспекции на място. Автономните операции разчитат на няколко основни компонента. Това са киберсигурност, анализ на данни на място, визуализация, изкуствен интелект, камери и сензори. Камерите и сензорите, разположени в критични точки на съоръженията, непрекъснато събират данни и предават в реално време информация за състоянието на оборудването. Чрез анализ на данните на място, AI системите могат да откриват аномалии и потенциални проблеми преди да се превърнат в сериозни аварии. Това не самоподобрява безопасността на работниците, но и намалява разходите за поддръжка и непланирани престои. Автономните системи същотака осигуряватпо-висока ефективностна операциите. Възможността за непрекъснато наблюдение и анализ позволява оптимизация на процесите и подобряване на производителността. Освен това, интегрирането на киберсигурност в тези системи е от критично значение, тъй като предотвратява потенциални кибератаки и защитава инфраструктурата отзлонамерени заплахи. Като цяло тези системи осигуряват по-висока ефективност, безопасност и надеждност на електроцентралите. Симулиране на мрежа Анализът на непредвидени ситуации и координацията на графиците за прекъсвания на подстанции, генератори, трансформатори и други активи са от критично значение за нормалното функциониране на мрежата. Съществуващите инструменти за моделиране на електроенергийните системи обаче използват класически системи, които имат ограничени изчислителни възможности. Използвайки изкуствен интелект и високопроизводителни изчисления, разпределителните дружества могат да моделират мрежа като математически модели на свързан граф. Тези модели могат да се използват за симулиране на конкретни прекъсвания и за справяне с възникващите предизвикателства, свързани с променливата възобновяема енергия, разпределените енергийни ресурси и променящите се модели на енергийните потоци.
RkJQdWJsaXNoZXIy MTEyMTYwMw==