新的人工智能模型可以在可再生能源使用量不断增加的情况下使电网更加可靠
作者：by University of Virginia
随着风能和太阳能等可再生能源变得越来越普遍，电网管理变得越来越复杂。弗吉尼亚大学的研究人员开发了一种创新解决方案：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。
他们的论文，“多保真图神经网络在高维需求和可再生发电不确定性下进行高效潮流分析，“ 和 ”使用增强型多保真图神经网络实现负载和可再生发电不确定性下的混合机会约束最优潮流“已发表于电力系统研究和建模与计算机器学习杂志， 分别。
多保真图神经网络：一种新的人工智能解决方案
新模型基于多保真度图神经网络（GNN），一种人工智能，旨在改进潮流分析，确保电力在电网中安全高效地分配的过程。
“多保真度”方法允许人工智能模型利用大量低质量数据（低保真度），同时仍受益于少量高精度数据（高保真度）。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。
增强实时决策的电网灵活性
通过应用 GNN，该模型可以适应各种电网配置，并且对电力线路故障等变化具有鲁棒性。它有助于解决长期存在的“最佳功率流”问题，确定不同来源应产生多少电力。
作为可再生能源引入不确定性发电和分布式发电系统，以及电气化（例如，电动汽车），增加了需求的不确定性，传统的网格管理方法难以有效地处理这些实时变化。
新的人工智能模型集成了详细和简化的模拟，可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了格局，我们需要更智能的解决方案来管理电网，”土木和建筑学助理教授 Negin Alemazkoor 说。环境工程并担任该项目的首席研究员。“即使发生意外变化，我们的模型也有助于做出快速、可靠的决策。”
主要优点：
- 可扩展性：需要更少计算能力用于培训，使其适用于大型、复杂的电力系统。
- 更高的准确度：利用丰富的低保真度模拟来实现更可靠的潮流预测。
- 提高普遍性：该模型对于电网拓扑的变化（例如线路故障）具有鲁棒性，这是传统机器学习模型所不提供的功能。
面对日益增加的不确定性，人工智能建模的这种创新可以在提高电网可靠性方面发挥关键作用。
确保未来能源可靠性
“管理不确定Alemazkoor 实验室的研究生研究员、博士生 Mehdi Taghizadeh 说：“可再生能源的整合是一个巨大的挑战，但我们的模型让它变得更容易。”迈向更稳定、更清洁的能源未来的一步。”
更多信息：Mehdi Taghizadeh 等人，用于在高维需求和可再生能源发电不确定性下进行高效潮流分析的多保真图神经网络，电力系统研究（2024）。DOI：10.1016/j.epsr.2024.111014
Kamiar Khayambashi 等人，使用增强型多保真图神经网络实现负载和可再生发电不确定性下的混合机会约束最优潮流，建模与计算机器学习杂志（2024）。DOI：10.1615/JMachLearnModelComput.2024054885
引文:新的人工智能模型可以在可再生能源使用量不断增加的情况下使电网更加可靠（2024 年，10 月 25 日）检索日期：2024 年 10 月 26 日来自 https://techxplore.com/news/2024-10-ai-power-grids-reliable-renewable.html
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