Електрическите системи по-умни ли са от всякога?

Еволюцията на „мозъка“: от автоматизация до интелигентно вземане на решения
Въпреки че миналите електрически системи също са имали автоматизация, те са работили главно според предварително зададени правила. Днешните системи обаче са развили „мозък“, който може да мисли.
Големите модели за енергийни системи се превръщат в ядрото на вземането на решения: Специфичните за енергийните системи големи модели, като например „Guangming Large Model“ на State Grid и „Da Watt“ на China Southern Power Grid, се превръщат в интелигентното ядро ​​на системата. Например, диспечерът с изкуствен интелект на енергийните системи в Ханджоу може да извърши целия анализ на енергийното натоварване на града в рамките на 3 секунди, подобрявайки ефективността на диспечерските системи повече от три пъти.
Точно прогнозиране и интелигентна диагностика: Технологията за прогнозиране, базирана на дълбоко обучение, позволява на системата да „предвиди бъдещето“. Системата DLCF на Guangdong Power Grid Company поддържа грешката в прогнозата за натоварване в рамките на 2,1% за следващите 96 часа. Новоразположеният „Интелигентен агент за загуби в разпределителни линии“ от Yangzhou Power Supply Company в Дзянсу може точно да идентифицира 15 вида видими аномалии и 10 вида скрити загуби, което води до процент на съответствие след управление от 99,84% за загуби в разпределителни линии.

Разширяване на „сетивата“: от слепи петна до панорамно възприятие
Интелигентните електрически системи, чрез повсеместните „сетива“, осъществяват щателно възприятие на цялата система.
Значително подобрена ситуационна осведоменост: Системата, разработена от Китайския институт за изследване на електроенергията, използваща технология за дълбоко обучение на графи, може да увеличи точността на динамичното проследяване на топологията до над 98%, а точността на прогнозиране на разпределения източник-натоварване също надхвърля 88%. Това означава, че системата може по-точно да „вижда“ собственото си оперативно състояние.
„Автономна“ инспекция на оборудване: Опасни задачи за инспекция, които преди изискваха ръчно катерене, вече могат да се изпълняват от въплътени интелигентни роботи. Роботизираното куче „Tianshu“ на Държавната мрежа, въплътените роботи за инспекция на далекопроводи и други се превръщат в „нови служители“ на фронтовата линия на енергийните операции. Ефективността на интелигентните инспекции с дронове се е увеличила пет пъти, което значително намалява човешкия риск.

„Удължаване на „ръцете“: От прецизно изпълнение до сътрудничество човек-машина“
Интелигентността не само се намира в „мозъка“ и „сетивата“, но се простира и до ниво на изпълнение, позволявайки по-прецизни и по-бързи операции.
Автономно изпълнение на сложни операции: Роботът с изкуствен интелект „Big Watt“ от China Southern Power Grid вече може автономно да извършва превключващи операции на разпределителни устройства – ключова задача за осигуряване на безопасната и стабилна работа на електропреносната мрежа.
Интелигентно управление на ниво милисекунди: В сценарии с изключително високи изисквания за надеждност, като например центрове за данни, интелигентните системи за автоматично управление, базирани на комуникация IEC 61850 GOOSE, позволяват бързо и надеждно превключване между захранванията, избягвайки забавяния и рискове, причинени от твърдо окабеляване. В нефтохимическата промишленост, системата за високоскоростен трансфер (HSTS) на ABB може да извърши превключване на захранването в рамките на 30 милисекунди, осигурявайки непрекъснатост на производството.

Преоформяне на основната логика: От твърди връзки към софтуерно дефинирани
Поддържането на всички гореспоменати интелигентни характеристики е фундаменталната промяна в основната логика на електрическите системи.
Разделяне на софтуера и хардуера: Представена от отворената платформа за автоматизация EcoStruxure на Schneider Electric, концепцията за „софтуерно дефинирана“ система навлиза в областите на електрическата и индустриалната автоматизация. Тя разделя софтуера от хардуера, позволявайки системните функции да бъдат надграждани и разширявани чрез софтуерни актуализации, точно както актуализирането на мобилно приложение, като значително подобрява гъвкавостта на системата и ефективността на внедряването (времето за внедряване може да бъде намалено с повече от 20%-50%).
Цифров близнак: Чрез създаването на цифров „близнак“ на физическо оборудване може да се постигне наблюдение на състоянието на оборудването в реално време и предупреждение за повреди. Системата за цифров близнак на GIS оборудване, разработена от Pinggao Electric, може да предоставя предупреждения за повреди 48 часа предварително, подобрявайки ефективността на поддръжката с 40%.