Forscher der UC Santa Cruz unter der Leitung von Assistant Professor Yu Zhang haben einen KI-basierten Ansatz entwickelt, um die Effizienz und Zuverlässigkeit von Mikronetzen zur Steuerung von Stromsystemen während Stromausfällen zu verbessern. Ihr KI-Modell übertrifft dabei traditionelle Techniken bei der Wiederherstellung der Stromversorgung, wie in ihrer in der IEEE Transactions on Control of Network Systems veröffentlichten Arbeit beschrieben. Mikronetze werden zunehmend als Zukunft der Stromverteilungssysteme betrachtet, da sie Strom in kleinen Gebieten verteilen können und erneuerbare Energiequellen sowie Backup-Generatoren integrieren können. Das Team von Zhang konzentriert sich auf die Optimierung von Mikronetzen mithilfe von Deep Reinforcement Learning, bei dem der KI-Algorithmus belohnt wird, wenn er die Stromnachfrage im Netzwerk erfolgreich wiederherstellt. Ihr Ansatz, genannt “constrained policy optimization” (CPO), berücksichtigt Echtzeitbedingungen und langfristige Muster, im Gegensatz zu traditionellen Techniken, die sich auf vorhandene Bedingungen zum Zeitpunkt der Optimierung stützen. Die CPO-Technik übertrifft herkömmliche Methoden, wenn die Vorhersagen erneuerbarer Energiequellen niedriger sind als die tatsächlichen Werte. Das Forschungsteam hat einen globalen Wettbewerb mit ihrem Ansatz gewonnen, was auf ein mögliches Interesse und eine Zusammenarbeit mit größeren Netzwerkbetreibern hinweist. Das Team plant, ihr Modell an Mikronetzen in ihrem Labor zu testen und es schließlich im Energiesystem des UC Santa Cruz Campus zu implementieren. Sie hoffen auf Interesse und Zusammenarbeit aus der Industrie.

Einführung

Eine Übersicht über Microgrids und ihre Bedeutung in Stromverteilungssystemen. Ihre Fähigkeit, erneuerbare Energiequellen und Notstromaggregate zu integrieren.

Die Notwendigkeit intelligenter Steuerung

Erklärung der Herausforderungen, denen Microgrids gegenüberstehen, und der Bedeutung intelligenter Steuerungstechniken.

Effizienz

Erörterung der Notwendigkeit, Microgrids für eine effiziente Energieverteilung zu optimieren und Energieverluste zu reduzieren.

Zuverlässigkeit

Betonung der Bedeutung zuverlässiger Stromsysteme und der Auswirkungen von Stromausfällen auf die Funktionsfähigkeit von Microgrids.

Der KI-basierte Ansatz

Einführung des KI-basierten Ansatzes, der vom Forschungsteam an der UC Santa Cruz entwickelt wurde.

Deep Reinforcement Learning

Erklärung des Konzepts des Deep Reinforcement Learning als Grundlage für das KI-Modell.

Constrained Policy Optimization (CPO)

Detaillierte Informationen über die von dem Forschungsteam verwendete CPO-Technik.

Vorteile gegenüber herkömmlichen Methoden

Vergleich des KI-basierten Ansatzes mit herkömmlichen Stromwiederherstellungstechniken.

Berücksichtigung von Echtzeitbedingungen

Erklärung, wie das KI-Modell Echtzeitbedingungen berücksichtigt, um eine genauere Optimierung zu ermöglichen.

Einbeziehung langfristiger Muster

Demonstration der Fähigkeit des KI-Modells, langfristige Muster zu analysieren und bessere Vorhersagen zu treffen.

Bessere Leistung in unerwarteten Situationen

Hervorhebung der verbesserten Leistung des KI-Modells, wenn die Prognosen für erneuerbare Energien niedriger sind als erwartet.

Erfolg und zukünftige Pläne

Teilen des Erfolgs des Forschungsteams und ihrer zukünftigen Pläne zur Implementierung des KI-Modells.

Gewinn eines globalen Wettbewerbs

Detaillierte Darstellung des Erfolgs des Forschungsteams bei einem globalen Wettbewerb, der die Wirksamkeit ihres Ansatzes bestätigt.

Tests an Microgrids im Labor

Erklärung des Plans des Teams, Tests an Microgrids in ihrem Labor durchzuführen, um ihr KI-Modell weiter zu validieren.

Implementierung auf dem Campus der UC Santa Cruz

Erörterung des Ziels des Teams, das KI-Modell in das Energiesystem des UC Santa Cruz Campus zu integrieren.

Interesse der Industrie und Zusammenarbeit

Ausdruck der Hoffnung des Teams, Industrieinteresse zu wecken und mit Netzbetreibern zusammenzuarbeiten, um KI- und erneuerbare Energietechniken anzunehmen.

Quelle

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert

You May Also Like

Machine-Learning-Ansatz zur Berechnung von Übergangszuständen in chemischen Reaktionen

Forscher vom MIT haben eine maschinelle Lernmethode entwickelt, um Übergangszustände in chemischen…

Ein potenzieller Wirkstoffkandidat zur Behandlung der Amyotrophen Lateralsklerose (ALS)

Forscher der Universität Helsinki haben einen potenziellen Wirkstoff entdeckt, der zur Behandlung…

Von der Verbrennung angetriebener insektengroßer Roboter: Ein Durchbruch in der Robotik

Forscher der Cornell University haben einen robotischen Insekt entwickelt, der durch Verbrennung…

Die Rolle des Retinsäurerezeptors Alpha (RARα) bei der T-Zell-Aktivierung und Immunantwort

Eine neue Studie, veröffentlicht im Journal Immunity, zeigt, dass der nukleare Rezeptor…