AIアルゴリズムがSVGの動的応答速度を改善できるのはなぜですか？

現代の電力システムでは、動的な反応性電力補償技術は、グリッドの安定性を維持し、電力品質を向上させる上で重要な役割を果たします。 Geyue Electricは、低電圧リアクティブ電力補償機器を専門とするメーカーとして、当社はの中核的な位置を完全に理解しています静的varジェネレーター（SVG）電源システムで。人工知能（AI）技術の急速な発展により、AIアルゴリズムはSVG制御システムに導入されることが提案されており、動的な応答速度と補償精度を大幅に改善することが期待されています。この記事では、Geyue Electricのチーフ電気技術者は、従来の制御方法の制限からAIアルゴリズムの革新的なアプリケーションへと導き、AIアルゴリズムがSVGのパフォーマンスを最適化する方法を深く探求し、AIテクノロジーイノベーションがリアルな電力補償分野にもたらす変更を包括的に分析する方法を詳しく調べます。

パワーシステムにおけるSVGの役割と基本原則

静的VARジェネレーター（SVG）は、柔軟な代替電流トランスミッションシステム（ファクト）の重要なコンポーネントであり、電子電子コンバーターを介してリアルタイムでリアクティブパワーを生成または吸収し、電源グリッド内の反応電力の動的補償を実現します。従来の反応性電力補償装置（例：電力コンデンサと反応器の組み合わせ）と比較して、SVGには、迅速な応答、連続調整、システム電圧変動に対する免疫など、非常に多くの重要な利点があります。

電圧源インバーターを使用して、システム電圧と同期しているが調整可能な位相で同期される出力電圧を生成します。 SVGは、この電圧とシステム電圧の間の位相差を制御することにより、反応性出力の吸収または放出を実現します。これがSVGの仕組みです。 SVG出力電圧がシステム電圧の後ろに遅れると、誘導性反応電力を吸収します。出力電圧がシステム電圧をリードすると、容量性の反応性出力が生成されます。完全に制御可能な電力電子デバイス（IGBTなど）に基づくこの設計により、SVGはミリ秒以内に反応性電力規制を完了できます。

SVG動的応答速度の重要性と課題

電力システムでは、負荷の変動や障害などの動的プロセスは、反応性の電力需要の急激な変化を引き起こす可能性があります。 SVGの動的な応答速度は、電圧の変動を抑制し、電力品質を改善する能力を直接決定します。理論的には、SVGの応答時間は10ミリ秒以内と同じくらい速くなります。これは、複合スイッチ（通常は数百ミリ秒かかる）によってオン /オフになった電力コンデンサよりもはるかに高速です。迅速な動的応答速度により、SVGはシステムの安定性を高め、グリッドの干渉防止能力を強化し、繊細な産業負荷に途切れない反応性パワーサポートを提供できます。特に、新しいエネルギー源、アーク炉、ローリングミル、およびその他の種類の負荷の統合を含むシナリオでは、SVGの迅速な応答特性が特に重要になります。

SVGには理論的に迅速な対応の可能性がありますが、従来の制御戦略は実際のアプリケーションで多くの課題に遭遇します。まず、従来のPIコントローラーのパラメーターは、システムのインピーダンス特性に従って慎重に調整する必要があります。ただし、パワーグリッドの動作状態の変化は、SVGの固定パラメーターの制御効果の低下につながります。第二に、電子電子デバイスの切り替えの非線形性、デッドタイム効果、およびシステムインピーダンスの非線形特性により、SVGの線形制御方法が最適なパフォーマンスを実現することが困難になります。第三に、SVGが不均衡な電圧や周波数変動などの非理想的な動作条件にさらされる場合、固定構造コントローラーの性能は限られています。これらの課題により、よりインテリジェントな制御方法を探求するようになり、AIアルゴリズムはこれらの問題を解決するための新しい技術的パスを提供しました。

AIアルゴリズムを介してSVGの動的応答を強化するための重要なテクノロジー

システムモデリングでの機械学習の適用：AIアルゴリズムの機械学習方法は、SVGの動的特性と履歴操作データからのパワーグリッドへの接続を学習し、物理方程式よりも正確なデータ駆動型モデルを確立できます。 Deep Neural Networks（DNN）を介して、SVGの出力電圧と反応電流の間の非線形マッピング関係を確立できます。従来の伝達関数モデルと比較して、DNNは、電子電子デバイスのスイッチング特性やデッドゾーン効果などの非線形因子など、より複雑な動的特性をキャプチャできます。モデル予測制御（MPC）フレームワークでは、補強学習を使用して予測モデルを最適化できます。実際のシステムとの連続的な相互作用を通じて、モデルは予測精度を適応的に調整および維持できます。これは、時変パラメーターを持つ電力システムにとって特に重要です。 SVGがさまざまなシナリオに適用されると、転送学習は訓練されたモデルの知識を新しいシナリオに転送し、新しいサイトでのデバッグ時間とコストを大幅に削減できます。

インテリジェントコントロールアルゴリズムの実装方法：AIアルゴリズムは、SVG制御のために次の新しい実装パラダイムをもたらしました。まず、AIアルゴリズムは、ニューラルネットワークと従来の制御構造を組み合わせて、オンラインで制御パラメーターを調整できます。たとえば、ニューラルネットワークPIコントローラーは、システム状態に基づいてリアルタイムで比例係数と積分係数を最適化し、迅速な応答と定常状態の精度のバランスをとることができます。第二に、専門家の経験によって設計されたルールライブラリに基づくファジー制御システムは、正確な数学モデルを必要としません。 AIアルゴリズムを介して、ファジールールとメンバーシップ関数を最適化して、特にSVG制御の非線形性と不確実性を処理するのに適した制御パフォーマンスを向上させることができます。第三に、AIはSVG制御の問題をマルコフの決定プロセスとして表現できます。ディープQネットワーク（DQN）やポリシーグラデーションなどの方法を通じて、最適な制御戦略を学ぶことができます。これにより、SVGは複雑で可変環境で最適な補償戦略を自律的に学習できます。最後に、ファジーロジックの解釈可能性とニューラルネットワークの学習能力を組み合わせるなど、複数のAIアルゴリズムの利点を組み合わせることにより、2つのモデルを統合して相補的な利点を形成できます。

リアルタイムのデータ処理と機能抽出：SVGには、非常に高いリアルタイムパフォーマンスが必要です。 AIアルゴリズムは、SVGがデータ処理における独自の利点を実証するのに役立ちます。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に基づくアルゴリズムは、電圧と電流信号の局所的な特徴を効率的に処理し、電力網の異常状態を迅速に検出できます。長期の長期メモリネットワーク（LSTM）およびその他の再発性ニューラルネットワークは、時系列データの取り扱いに優れており、履歴波形からの反応的な電力需要の変化の傾向を予測できます。主成分分析（PCA）、自動エンコーダー、およびその他のテクノロジーは、主要な機能を抽出し、計算負担を軽減し、リアルタイムのパフォーマンスを向上させることができます。単一クラスのサポートベクターマシン（OC-SVM）およびその他のアルゴリズムは、非定型の動作状態を識別し、事前に予防策を講じることができます。これらのテクノロジーの包括的なアプリケーションにより、SVG制御システムは電源グリッド状態をより迅速かつ正確に理解し、動的な応答の情報基盤を提供することができます。

AI駆動型SVGのアプリケーションシナリオ

AIとPower Electronicsの深い統合は、機器のパフォーマンスを向上させるだけでなく、リアクティブな電力補償技術の新しい時代を開始します。 AIアルゴリズムによって制御されるSVGは、多様なアプリケーションシナリオで優れた適応性を示します。新しいエネルギー出力ステーションのアプリケーションシナリオでは、AIアルゴリズムによって制御されるSVGは、太陽光発電の変動を迅速に追跡し、放射照度が急速に変化したときに従来のSVGの遅れた応答の問題を解決できます。都市鉄道輸送のアプリケーションシナリオでは、AIアルゴリズムによって制御されるSVGは、機関車のスタートアップ中の電圧低下を効果的に抑制し、頻繁に変化する負荷特性に迅速に応答できます。これらのAI駆動型SVGの強力なシーンの適応性は、AIアルゴリズムがSVGテクノロジーに革新的な進歩をもたらすことを避けられません。低電圧リアクティブ電力補償装置のメーカーとして、Geyue ElectricはAIテクノロジーの変革プロセスを業界での実践まで目撃し、グローバルな電力ユーザーにとってそれが生み出す価値を個人的に感じました。将来、当社は、低電圧反応性電力補償装置の制御におけるAIの適用に関する研究を深め、SVGテクノロジーを促進し、より速く、より賢く、より信頼性の高い方向に開発し、クリーンで効率的で回復力のある現代電力システムの構築に貢献します。 Geyue ElectricのSVGは、超高速の動的応答を備えた、電圧の変動を正確に抑制し、電力品質を保証します。これは、新しいエネルギー、鉄道輸送、冶金などの過酷な条件に適しており、企業が電力を効率的に節約するのに役立ちます。支援が必要な場合は、お問い合わせくださいinfo@gyelele.com.cn.