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随着可再生能源使用量的增加,新的人工智能模型可以使电网更加可靠

2024-10-26 16:55  浏览:上海油压工作室  

随着风能、太阳能等可再生能源的普及,电网管理也变得越来越复杂。弗吉尼亚大学的研究人员开发出了一种创新的解决方案:一种人工智能模型,可以解决可再生能源发电和电动汽车需求的不确定性,使电网更加可靠和高效。

多保真度图神经网络:一种新的人工智能解决方案

上海油压工作室新模型基于多保真图神经网络(GNN),这是一种旨在改善电力流分析的人工智能,电力流分析是确保电力在电网中安全高效地分配的过程。

“多保真度”方法允许 AI 模型利用大量低质量数据(低保真度),同时仍能从少量高精度数据(高保真度)中获益。这种双层方法可以加快模型训练速度,同时提高系统的整体准确性和可靠性。

增强电网灵活性以实现实时决策

通过应用 GNN,该模型可以适应各种电网配置,并且对电力线故障等变化具有鲁棒性。它有助于解决长期存在的“最佳电力流”问题,确定应从不同来源产生多少电力。

由于可再生能源给发电和分布式发电系统引入了不确定性,加上电气化(例如电动汽车),增加了需求的不确定性,传统的电网管理方法难以有效地处理这些实时变化。

上海油压工作室新的人工智能模型集成了详细和简化的模拟,可以在几秒钟内优化解决方案,即使在不可预测的条件下也能提高电网性能。

“随着可再生能源和电动汽车改变格局,我们需要更智能的解决方案来管理电网,”土木与环境工程助理教授、该项目首席研究员 Negin Alemazkoor 表示。“我们的模型有助于做出快速、可靠的决策,即使发生意外变化也是如此。”

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