PSIngo/AI

Zarządzanie siecią energetyczną z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Zwiększona wydajność dzięki procesom wspieranym przez SI

Platforma PSIngo wykorzystuje samouczące się algorytmy do ekonomicznej i zrównoważonej integracji zdecentralizowanych, odnawialnych źródeł energii z sieciami dystrybucyjnymi oraz do wsparcia infrastruktury ładowania o dużej mocy na potrzeby elektromobilności.
Bazując na doświadczeniu z oprogramowaniem Smart Operator i unikalne połączenie sieci neuronowych i Deep Qualicision, PSI opracowało metodę uczenia dla opartych na sztucznej inteligencji (SI), która może działać niemal bez wcześniejszych danych sieciowych, a także niekompletnych informacji o stanie sieci.

Wykorzystanie pomiarów i informacji zewnętrznych w zarządzaniu energią

W systemie PSIngo zachowanie sieci dystrybucyjnej jest uczone na podstawie analizowania danych, takich jak obciążenie sieci, zużycie energii elektrycznej i wytwarzanie energii elektrycznej w połączeniu z informacjami zewnętrznymi, takimi jak prognozy pogody.

W ten sposób system wykrywa krytyczne sytuacje w sieci na czas, określa optymalne rozwiązanie spośród dostępnych alternatyw i wyprowadza niezbędne polecenia sterujące.

Kluczowe cechy PSIngo
  • Niezawodne wykrywanie przeciążeń sieci.
  • Wielokryterialna optymalizacja decyzji.
  • Autonomiczne zarządzanie siecią w Smart Grids.
  • Całościowa integracja wszystkich procesów roboczych.
  • Minimalnie inwazyjne interwencje w sieć w przypadku przeciążeń.
Wykorzystanie pomiarów i informacji zewnętrznych
Optymalizacja pracy sieci

Optymalizacja pracy sieci energetycznej

Operatorzy sieci mogą zoptymalizować regulację napięcia i wykorzystanie mocy pomocniczej, a także uniknąć przeciążeń termicznych. PSIngo jest w stanie pracować z kilkoma pomiarami z sieci dystrybucyjnej, co pozwala na szybką, skalowalną i ekonomiczną cyfryzację sieci.

Dodatkowo innowacyjne algorytmy kontroli sieci umożliwiają natychmiastową integrację z procesami zarządzania i planowania sieci.

Zalety PSIngo
  • Dokładne wyniki prognoz dla stanu sieci.
  • Neutralne dla dostawcy zarządzanie obciążeniem / zasilaniem.
  • Wysoka dostępność systemu dzięki hybrydowej konstrukcji.
  • Adaptacyjna struktura sieci i wykrywanie topologii.
  • Uwzględnienie prądów kompensacyjnych.
  • i wiele innych funkcji.

Korzyści z obliczania stanu sieci energetycznych przy wsparciu sztucznej inteligencji

PSIngo/AI - zwiększone zabezpieczenie przed przestojami

Zwiększone zabezpieczenie przed przestojami w przypadku błędów komunikacji

PSIngo/AI - ciągłe wyniki prognoz dla stanu sieci przez algorytmy

Ciągłe wyniki prognoz dla stanu sieci przez samouczące się algorytmy

PSIngo/AI - zmniejszone nakłady inwestycyjne na czujniki pomiarowe

Zmniejszone nakłady inwestycyjne na czujniki pomiarowe

PSIngo/AI - szybka, skalowalna i ekonomiczna cyfryzacja sieci

Szybka, skalowalna i ekonomiczna cyfryzacja sieci

PSIngo/AI - spójność i przejrzystość danych o sieci

Spójność i przejrzystość informacji o sieci poprzez połączenie i walidację wcześniej odizolowanych baz danych

Odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania

Jakie dane są wykorzystywane przez system PSIngo do uczenia zachowania sieci dystrybucyjnej?
System PSIngo wykorzystuje dane takie jak obciążenie sieci, zużycie energii elektrycznej i wytwarzanie energii elektrycznej w połączeniu z informacjami zewnętrznymi, takimi jak prognozy pogody.
Jakie są kluczowe cechy systemu PSIngo?
Kluczowe cechy systemu PSIngo to optymalizacja pracy sieci energetycznej, wykorzystanie minimalnej ilości pomiarów z sieci dystrybucyjnej oraz natychmiastowa integracja z procesami zarządzania i planowania sieci.
Jakie są zalety zastosowania sztucznej inteligencji w obliczaniu stanu sieci energetycznych?
Zalety to m.in. zwiększone zabezpieczenie przed przestojami, ciągłe wyniki prognoz stanu sieci, zmniejszone nakłady inwestycyjne na czujniki, szybsza cyfryzacja sieci oraz spójność informacji o sieci.
Jakie problemy rozwiązuje system PSIngo?
System PSIngo pozwala operatorom sieci zoptymalizować regulację napięcia i wykorzystanie mocy pomocniczej, uniknąć przeciążeń termicznych oraz szybko i ekonomicznie cyfryzować sieci dystrybucyjne.

Formularz

Kontakt

Wiktor Kabatc

Dyrektor Sprzedaży Systemy zarządzania energią, energia elektryczna, gaz, ropa naftowa

Elektroenergetyka podstrony Formularz