Avec la transformation de la structure énergétique et la complication de la demande d’électricité, le modèle traditionnel de gestion du réseau électrique qui repose sur la répartition manuelle et le contrôle des règles est confronté à d’énormes défis. L’accès massif aux sources d’énergie distribuées, la popularisation rapide des véhicules électriques et la fréquence des phénomènes météorologiques extrêmes ont rendu l’environnement d’exploitation du réseau électrique très dynamique et incertain. Dans ce contexte, la technologie de l’intelligence artificielle devient progressivement un soutien important pour les réseaux électriques modernes. Grâce à la perception des données, à la prise de décision intelligente-et au contrôle autonome, cela pousse le système électrique à évoluer vers une direction plus efficace, plus sûre et plus flexible.
La perception-des données en temps réel crée un "réseau neuronal" pour le réseau électrique.
Les réseaux intelligents modernes ont déployé un grand nombre de capteurs, de compteurs intelligents, de terminaux de surveillance et d'appareils en réseau, formant un système de collecte de données couvrant tous les maillons de la production, du transport, de la distribution et de la consommation d'électricité. Les systèmes d'intelligence artificielle peuvent recevoir et analyser en continu des données massives-en temps réel provenant de différents nœuds, y compris des informations telles que la tension, le courant, la fréquence, les changements de charge et l'état de fonctionnement de l'équipement.
Grâce au traitement rapide et à l'analyse de corrélation de ces données, l'intelligence artificielle peut non seulement comprendre de manière exhaustive l'état de fonctionnement du réseau électrique, mais également identifier rapidement les fluctuations anormales et les risques potentiels, fournissant ainsi une base précise pour la prise de décision ultérieure-. Cette capacité de perception de données-tous temps et de haute-précision confère au réseau électrique des caractéristiques de réponse en temps réel-similaires à celles d'un système nerveux biologique.
La prévision intelligente améliore la capacité à équilibrer l’offre et la demande
L’une des tâches essentielles de l’exploitation du système électrique est de maintenir l’équilibre entre l’offre et la demande. En raison de la difficulté du stockage-en temps réel à grande échelle de l'énergie électrique, toute fluctuation de la demande peut avoir un impact sur la stabilité du système.
L'intelligence artificielle utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser de manière exhaustive les informations multidimensionnelles- telles que les données de charge historiques, les changements météorologiques, les modèles de vacances, les activités industrielles et les comportements de consommation des utilisateurs, et prédire avec précision la demande future d'électricité. Par rapport aux modèles de prédiction traditionnels, l’intelligence artificielle peut identifier des relations de corrélation de données plus complexes et améliorer la précision des prédictions.
En saisissant à l'avance la tendance des changements de charge, les institutions d'exploitation du réseau électrique peuvent optimiser les plans de production d'électricité, allouer rationnellement la capacité de réserve et ajuster dynamiquement les ressources de transport et de distribution, réduisant ainsi le gaspillage d'énergie et améliorant l'efficacité opérationnelle globale.
La régulation dynamique de la charge améliore la résilience du système
Dans des scénarios tels que des-températures élevées,-des événements ou des urgences à grande échelle, il peut y avoir une forte augmentation de la demande d'électricité dans certaines zones locales. Les réseaux électriques traditionnels reposent souvent sur une intervention manuelle pour la répartition, tandis que les réseaux intelligents peuvent réaliser une gestion automatisée de la charge à l'aide de l'intelligence artificielle.
Sur la base des résultats de surveillance et de prédiction en temps réel, le système d'intelligence artificielle peut ajuster automatiquement la direction du flux d'énergie, optimiser la configuration des chemins de transmission et allouer dynamiquement les ressources électriques entre différentes régions. Lorsque la charge d'une certaine ligne ou sous-station approche sa limite, le système peut rapidement activer le mécanisme de transfert de charge pour empêcher la surcharge de l'équipement.
Cette capacité d'équilibrage de charge dynamique améliore considérablement la résistance aux chocs du réseau électrique et contribue à réduire la probabilité de -pannes de courant et de pannes d'équipement à grande échelle.
Promouvoir la consommation efficace des énergies renouvelables
Les sources d'énergie renouvelables telles que l'énergie solaire et éolienne présentent l'avantage d'être propres et à faible-carbone, mais leur capacité de production d'électricité est considérablement affectée par les conditions météorologiques, ce qui présente une forte volatilité et un caractère aléatoire.
L'intelligence artificielle prédit et analyse la puissance de la production d'énergie éolienne et photovoltaïque en intégrant des données météorologiques, des enregistrements historiques de production d'électricité et des informations de surveillance environnementale, évaluant ainsi à l'avance le niveau futur d'approvisionnement énergétique. Lorsqu'une baisse de la production d'énergie renouvelable est prévue, le système peut automatiquement distribuer des dispositifs de stockage d'énergie, des sources d'alimentation de secours ou d'autres ressources de production d'énergie pour compenser cette baisse.
Parallèlement, pendant les périodes où la production d'énergie nouvelle est suffisante, l'intelligence artificielle peut également optimiser les stratégies de recharge du stockage d'énergie et les plans de répartition de la charge, améliorer le taux d'utilisation de l'énergie verte, réduire le phénomène de réduction de l'énergie éolienne et solaire et parvenir à une allocation efficace des ressources énergétiques.
La capacité d'auto-guérison-pilote le fonctionnement autonome du réseau électrique
Les réseaux électriques-auto-réparateurs sont considérés comme une direction de développement importante pour les futurs réseaux intelligents, dont l'essentiel réside dans la détection automatique des pannes, l'isolation rapide et la récupération autonome.
En s'appuyant sur des modèles avancés de diagnostic des pannes et des réseaux de surveillance-en temps réel, l'intelligence artificielle peut identifier des événements de panne tels que des courts-circuits dans les lignes, des anomalies d'équipement ou des pannes de courant en quelques millisecondes. Le système analyse ensuite automatiquement l'emplacement du défaut et sa zone affectée, coupe rapidement les lignes endommagées et replanifie simultanément-le chemin d'alimentation électrique pour fournir de l'électricité à la zone affectée.
L'ensemble du processus ne nécessite aucune intervention humaine, ce qui réduit considérablement le temps de traitement des pannes, améliore la continuité de l'alimentation électrique et la fiabilité du réseau électrique, et offre une garantie d'alimentation plus stable pour les infrastructures critiques et les utilisateurs importants.
La maintenance prédictive améliore le niveau de gestion de l'ensemble du cycle de vie des équipements
La maintenance des équipements électriques traditionnels repose principalement sur le mode d’inspection régulière, ce qui entraîne souvent des problèmes de maintenance insuffisante ou excessive.
L'intelligence artificielle, en intégrant les paramètres de fonctionnement des équipements, les caractéristiques de vibration, les changements de température et l'historique des défauts, établit un modèle d'évaluation de l'état de santé des équipements pour surveiller en permanence les installations clés telles que les transformateurs, les lignes de transmission et les disjoncteurs. En identifiant la tendance à la dégradation des performances de l'équipement et les caractéristiques anormales potentielles, le système peut émettre des informations d'alerte précoce à l'avance.
Ce modèle de maintenance prédictive permet au personnel d'exploitation et de maintenance d'effectuer des inspections ciblées avant que des pannes ne surviennent, réduisant ainsi les pannes soudaines, améliorant l'utilisation des équipements, réduisant les coûts d'exploitation et de maintenance et prolongeant la durée de vie des actifs.
Coordonner la participation des véhicules électriques et des ressources de stockage d’énergie à la régulation du réseau
Avec la croissance continue du nombre de véhicules à énergies nouvelles, les véhicules électriques ne sont pas seulement des terminaux de consommation d'énergie, mais deviennent également progressivement une partie importante des ressources de stockage d'énergie distribuées.
L'intelligence artificielle peut coordonner uniformément le réseau de bornes de recharge, le système de stockage d'énergie par batterie et la technologie Vehicle-to-Grid (V2G), permettant ainsi une gestion bidirectionnelle des flux d'énergie. Pendant les-périodes de consommation électrique hors pointe, guidez les véhicules pour effectuer une recharge intelligente. Pendant la période de charge de pointe du réseau électrique, la batterie du véhicule peut être utilisée pour alimenter le réseau en électricité en sens inverse.
En regroupant un grand nombre de ressources de stockage d'énergie dispersées, l'intelligence artificielle contribue à construire un système de régulation énergétique plus flexible, améliore la capacité d'écrêtement de pointe du réseau électrique et la capacité de consommation de nouvelles énergies, et jette les bases du développement futur de l'Internet énergétique.
Le réseau électrique intelligent est devenu un support important pour la transformation énergétique
À l'heure actuelle, l'intelligence artificielle a progressivement évolué d'un outil de prise de décision auxiliaire-à un composant important des capacités opérationnelles de base du système électrique. Il a démontré des avantages significatifs en matière de prévision de la demande, de gestion des pannes, de maintenance des équipements, de nouvelle gestion de l'énergie et de répartition collaborative de l'énergie.
La pratique industrielle montre qu'un système de gestion intelligent peut réduire efficacement le risque de pannes de courant, améliorer la fiabilité du fonctionnement du réseau électrique et réduire considérablement le gaspillage d'énergie renouvelable. Avec l'avancement continu de la puissance de calcul, des ressources de données et des modèles d'algorithmes, le futur réseau électrique évoluera davantage vers une perception autonome, une prise de décision autonome-et une optimisation autonome, formant un nouveau type d'infrastructure énergétique avec une résilience élevée et des capacités d'auto--adaptation.
L'intégration profonde de l'intelligence artificielle et du système électrique favorise non seulement la transformation du mode de fonctionnement du réseau électrique, mais fournit également un soutien technique clé pour parvenir à une transformation énergétique à faible-carbone, numérique et intelligente.
