Musta laatikko sähkönjakeluverkon toiminnan mallintamiseen

Jotta sähkön jakeluverkko olisi kestävämpi ja vastaisi kasvaviin sähköntarpeisiin, sähkölaitokset ottavat käyttöön laajemman valikoiman energialähteitä. Tämä muutos edellyttää kuitenkin kykyä ennustaa, miten sähköverkko reagoi uusista energialähteistä tulevan sähkön virtauksen vaihteluihin.

Sähkölaitokset suunnittelevat etukäteen ja välttävät sähkönjakelun keskeytyksiä käyttämällä malleja ennakoidakseen, milloin ja minne tietty sähkömäärä ohjataan. Malli on sarja laskelmia – tässä tapauksessa arvioitu sähkön tarjonta ja kysyntä.

Yhdysvaltain energiaministeriön Oak Ridge National Laboratoryn tutkijat ovat kehittäneet dynaamisen mallinnusmenetelmän, joka hyödyntää koneoppimista tarjotakseen tarkkoja simulaatioita sähköverkon käyttäytymisestä säilyttäen samalla niin sanotun "mustan laatikon" lähestymistavan.

Tämä tekniikka ei vaadi yksityiskohtaisia tietoja laitteen sisällä olevasta patentoidusta teknologiasta – tässä tapauksessa invertteriksi kutsutusta tehoelektroniikasta. Insinöörit sisällyttivät uuden mallinnusominaisuuden avoimen lähdekoodin ohjelmistotyökaluun ja osoittivat sen menestyksen eri skenaarioissa ja invertterimerkeillä.

”Yleensä mallinnustarkkuuden saavuttaminen on vaikeaa ilman sisäisten järjestelmien rakenteen ja ohjausparametrien ymmärtämistä. Nämä tiedot ovat yritysten omaa tietoa, jota he eivät välttämättä halua jakaa”, sanoo Sunil Subedi, joka johtaa ORNL:n verkkomallinnus- ja ohjausryhmän jäseniä projektissa. ”Vaikka tämä yksityiskohtaisuuden taso parantaa tarkkuutta, se myös lisää laskentakuormaa ja tekee analyysistä työlästä.” Se vaatii usein suurteholaskentaa, joka on energiaintensiivistä ja aikaa vievää, hän sanoo.

ORNL-malli hyödyntää syväoppimisalgoritmia näiden haasteiden ratkaisemiseksi. Tutkijat kouluttivat mallia testitapauksilla, jotka heijastavat tehonkulun muutoksia ja äkillisiä jännitteen vaihteluita. Sitten he suorittivat simulaation tietyn toimittajan laitteiston perusteella ja toistivat prosessin toisen toimittajan datalla vertaillakseen tuloksia johdonmukaisuuden varmistamiseksi.

”Teknologia löytää tasapainon tarkkuuden ja joustavuuden välillä, voittaen aiempien lähestymistapojen rajoitukset ja tarjoten sähköyhtiöille ja valmistajille uusia ominaisuuksia toteaa Sunil Subedi.

Tiimi havaitsi, että heidän musta laatikko mallinsa – ensimmäinen laatuaan, joka toimi ilmaisen avoimen lähdekoodin ohjelmiston kanssa – tuotti tuloksia, joiden keskimääräinen virheprosentti oli alle 5 % useissa eri käyttöolosuhteissa. Tämä ylittää alan standardit sähköverkkojen suunnittelussa ja käytössä, suunnittelutestauksessa ja kenttäkäyttöönotossa. Malli toimii myös 10–20 kertaa nopeammin kuin energiaintensiivisemmät perinteiset menetelmät, Subedi sanoi.

Menetelmän avulla myös tehoelektroniikan valmistajat voivat helpommin arvioida, miten uudet ohjaus- ja suojausratkaisut toimisivat täydellisissä sähkönjakelujärjestelmissä arvioivat tutkijat ORNL:n tiedotteessa.

Aiheesta aiemmin:

Voimapallo siirtojohdoissa alentaa sähkölaskuja

Inverttereiden roolista tulevaisuuden sähköverkossa