Jesu li električni sustavi pametniji nego ikad?

Evolucija 'mozga': od automatizacije do inteligentnog donošenja odluka
Iako su i prošli električni sustavi imali automatizaciju, uglavnom su se izvršavali prema unaprijed određenim pravilima. Današnji sustavi, međutim, razvili su 'mozak' koji može razmišljati.
Veliki modeli elektroenergetike postaju jezgra donošenja odluka: Veliki modeli specifični za elektroenergetsku mrežu, poput "Guangming Large Modela" tvrtke State Grid i "Da Watt" tvrtke China Southern Power Grid, postaju inteligentna jezgra sustava. Na primjer, AI energetski dispečer u Hangzhouu može dovršiti cijelu analizu energetskog opterećenja grada u roku od 3 sekunde, poboljšavajući učinkovitost dispečiranja za više od tri puta.
Točno predviđanje i inteligentna dijagnoza: Tehnologija predviđanja temeljena na dubokom učenju omogućuje sustavu da „predvidi budućnost“. DLCF sustav tvrtke Guangdong Power Grid Company održava pogrešku u predviđanju opterećenja unutar 2,1% tijekom sljedećih 96 sati. Novopostavljeni „Inteligentni agent za gubitke u distribucijskom području“ tvrtke Yangzhou Power Supply Company u Jiangsuu može točno identificirati 15 vrsta vidljivih anomalija i 10 vrsta skrivenih gubitaka, što rezultira stopom usklađenosti nakon upravljanja od 99,84% za gubitke u distribucijskom području.

Proširenje 'osjetila': od slijepih točaka do panoramske percepcije
Inteligentni električni sustavi, putem sveprisutnih 'osjetila', provode pedantnu percepciju cijelog sustava.
Značajno poboljšana situacijska svijest: Sustav koji je razvio Kineski institut za istraživanje električne energije, koristeći tehnologiju dubokog učenja grafova, može povećati točnost praćenja dinamičke topologije na preko 98%, a točnost predviđanja distribuiranog opterećenja izvora također prelazi 88%. To znači da sustav može preciznije 'vidjeti' vlastiti operativni status.
'Autonomna' inspekcija opreme: Opasne inspekcijske zadatke koji su prije zahtijevali ručno penjanje sada mogu obavljati utjelovljeni inteligentni roboti. Robotski pas 'Tianshu' tvrtke State Grid, utjelovljeni roboti za inspekciju dalekovoda i drugi postaju 'novi zaposlenici' na prvoj crti elektroenergetskih operacija. Učinkovitost inteligentnih inspekcija dronovima povećala se pet puta, značajno smanjujući ljudski rizik.

"Produženje 'ruku': od precizne izvedbe do suradnje čovjeka i stroja"
Inteligencija ne prebiva samo u 'mozgu' i 'osjetilima', već se proteže i na razinu izvršenja, omogućujući preciznije i brže operacije.
Autonomno izvršavanje složenih operacija: Robot za upravljanje 'Big Watt' s umjetnom inteligencijom tvrtke China Southern Power Grid već može autonomno obavljati preklopne operacije na rasklopnim uređajima - ključni zadatak u osiguravanju sigurnog i stabilnog rada električne mreže.
Inteligentno upravljanje na razini milisekunde: U scenarijima s izuzetno visokim zahtjevima za pouzdanost, poput podatkovnih centara, inteligentni automatski upravljački sustavi temeljeni na IEC 61850 GOOSE komunikaciji omogućuju brzo i pouzdano prebacivanje između izvora napajanja, izbjegavajući kašnjenja i rizike uzrokovane tvrdim ožičenjem. U petrokemijskoj industriji, ABB-ov sustav brzog prijenosa (HSTS) može dovršiti prebacivanje napajanja unutar 30 milisekundi, osiguravajući kontinuitet proizvodnje.

Preoblikovanje temeljne logike: Od tvrdih veza do softverski definiranih
Podržavanje svih gore navedenih inteligentnih performansi je temeljna promjena u temeljnoj logici električnih sustava.
Razdvajanje softvera i hardvera: Predstavljen otvorenom platformom za automatizaciju EcoStruxure tvrtke Schneider Electric, koncept 'softverski definiranog' ulazi u područja električne i industrijske automatizacije. Odvaja softver od hardvera, omogućujući nadogradnju i proširenje funkcija sustava putem ažuriranja softvera, baš kao što se ažurira mobilna aplikacija, značajno poboljšavajući fleksibilnost sustava i učinkovitost implementacije (vrijeme implementacije može se smanjiti za više od 20%-50%).
Digitalni blizanac: Stvaranjem digitalnog 'blizanca' fizičke opreme može se postići praćenje stanja opreme u stvarnom vremenu i upozoravanje na kvarove. GIS sustav digitalnih blizanaca opreme koji je razvio Pinggao Electric može pružiti upozorenja na kvarove 48 sati unaprijed, poboljšavajući učinkovitost održavanja za 40%.