Чи є електричні системи розумнішими, ніж будь-коли?

Еволюція «мозку»: від автоматизації до інтелектуального прийняття рішень
Хоча й електричні системи минулого мали автоматизацію, вони здебільшого працювали за заздалегідь визначеними правилами. Однак сучасні системи розвинули «мозок», який здатний мислити.
Великі моделі енергетики стають ядром прийняття рішень: Великі моделі, орієнтовані на енергетику, такі як «Guangming Large Model» від State Grid та «Da Watt» від China Southern Power Grid, стають інтелектуальним ядром системи. Наприклад, диспетчер енергопостачання зі штучним інтелектом у Ханчжоу може виконати повний аналіз енергетичного навантаження міста протягом 3 секунд, підвищуючи ефективність диспетчерської роботи більш ніж утричі.
Точне прогнозування та інтелектуальна діагностика: Технологія прогнозування, заснована на глибокому навчанні, дозволяє системі «передбачати майбутнє». Система DLCF компанії Guangdong Power Grid Company утримує похибку прогнозу навантаження в межах 2,1% протягом наступних 96 годин. Нещодавно розгорнутий «Інтелектуальний агент втрат лінії розподільчої зони» компанією Yangzhou Power Supply Company у провінції Цзянсу може точно ідентифікувати 15 типів видимих ​​аномалій та 10 типів прихованих втрат, що призводить до рівня відповідності вимогам після управління 99,84% для втрат лінії розподільчої зони.

Розширення «відчуттів»: від сліпих зон до панорамного сприйняття
Інтелектуальні електричні системи, за допомогою всюдисущих «відчуттів», здійснюють ретельне сприйняття всієї системи.
Значно покращена ситуаційна обізнаність: система, розроблена Китайським науково-дослідним інститутом електроенергетики, що використовує технологію глибокого навчання графів, може підвищити точність відстеження динамічної топології до понад 98%, а точність прогнозування розподіленого навантаження джерел також перевищує 88%. Це означає, що система може точніше «бачити» власний робочий стан.
«Автономна» перевірка обладнання: Небезпечні завдання з інспекції, які раніше вимагали ручного лазіння, тепер можуть виконуватися за допомогою втілених інтелектуальних роботів. Роботизований собака «Tianshu» від State Grid, втілені роботи для інспекції ліній електропередач та інші стають «новими співробітниками» на передовій енергетичних операцій. Ефективність інтелектуальних інспекцій за допомогою дронів зросла вп'ятеро, що значно зменшило ризик для людини.

«Простягнення «рук»: від точного виконання до співпраці людини та машини»
Інтелект знаходиться не лише в «мозку» та «органах чуття», але й поширюється на рівень виконання, забезпечуючи точніші та швидші операції.
Автономне виконання складних операцій: Робот-оператор «Big Watt» на базі штучного інтелекту від China Southern Power Grid вже може автономно виконувати операції перемикання на розподільчих пристроях, що є ключовим завданням для забезпечення безпечної та стабільної роботи енергосистеми.
Інтелектуальне керування на мілісекундному рівні: У сценаріях з надзвичайно високими вимогами до надійності, таких як центри обробки даних, інтелектуальні системи автоматичного керування на основі зв'язку GOOSE за стандартом IEC 61850 забезпечують швидке та надійне перемикання між джерелами живлення, уникаючи затримок та ризиків, спричинених жорстким підключенням. У нафтохімічній промисловості система високошвидкісного перемикання (HSTS) від ABB може виконати перемикання живлення протягом 30 мілісекунд, забезпечуючи безперервність виробництва.

Переосмислення базової логіки: від жорстких з'єднань до програмно-визначених
Підтримка всієї вищезазначеної інтелектуальної продуктивності є фундаментальною зміною в основній логіці електричних систем.
Розв'язання програмного та апаратного забезпечення: Концепція «програмно-визначеного» (програмно-визначеного) входить у сфери електротехнічної та промислової автоматизації, представлена ​​відкритою платформою автоматизації EcoStruxure від Schneider Electric. Вона розділяє програмне забезпечення та апаратне забезпечення, дозволяючи оновлювати та розширювати системні функції за допомогою оновлень програмного забезпечення, подібно до оновлення мобільного додатку, що значно підвищує гнучкість системи та ефективність розгортання (час розгортання можна скоротити більш ніж на 20–50%).
Цифровий двійник: Створення цифрового «двійника» фізичного обладнання дозволяє здійснювати моніторинг стану обладнання та попередження про несправності в режимі реального часу. Система цифрового двійника обладнання GIS, розроблена компанією Pinggao Electric, може надавати попередження про несправності за 48 годин, підвищуючи ефективність обслуговування на 40%.