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隨著可再生能源使用量的增加,新的人工智能模型可以使電網(wǎng)更加可靠

2024-10-26 16:55  瀏覽:  

隨著風能、太陽能等可再生能源的普及,電網(wǎng)管理也變得越來越復雜。弗吉尼亞大學的研究人員開發(fā)出了一種創(chuàng)新的解決方案:一種人工智能模型,可以解決可再生能源發(fā)電和電動汽車需求的不確定性,使電網(wǎng)更加可靠和高效。

多保真度圖神經(jīng)網(wǎng)絡:一種新的人工智能解決方案

新模型基于多保真圖神經(jīng)網(wǎng)絡(GNN),這是一種旨在改善電力流分析的人工智能,電力流分析是確保電力在電網(wǎng)中安全高效地分配的過程。

“多保真度”方法允許 AI 模型利用大量低質量數(shù)據(jù)(低保真度),同時仍能從少量高精度數(shù)據(jù)(高保真度)中獲益。這種雙層方法可以加快模型訓練速度,同時提高系統(tǒng)的整體準確性和可靠性。

增強電網(wǎng)靈活性以實現(xiàn)實時決策

通過應用 GNN,該模型可以適應各種電網(wǎng)配置,并且對電力線故障等變化具有魯棒性。它有助于解決長期存在的“最佳電力流”問題,確定應從不同來源產(chǎn)生多少電力。

由于可再生能源給發(fā)電和分布式發(fā)電系統(tǒng)引入了不確定性,加上電氣化(例如電動汽車),增加了需求的不確定性,傳統(tǒng)的電網(wǎng)管理方法難以有效地處理這些實時變化。

新的人工智能模型集成了詳細和簡化的模擬,可以在幾秒鐘內(nèi)優(yōu)化解決方案,即使在不可預測的條件下也能提高電網(wǎng)性能。

“隨著可再生能源和電動汽車改變格局,我們需要更智能的解決方案來管理電網(wǎng),”土木與環(huán)境工程助理教授、該項目首席研究員 Negin Alemazkoor 表示。“我們的模型有助于做出快速、可靠的決策,即使發(fā)生意外變化也是如此。”

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