Com a transformação da estrutura energética e a complicação da procura de energia, o modelo tradicional de gestão da rede eléctrica que se baseia no despacho manual e no controlo de regras enfrenta enormes desafios. O acesso massivo a fontes de energia distribuídas, a rápida popularização dos veículos eléctricos e a ocorrência frequente de condições meteorológicas extremas tornaram o ambiente operacional da rede eléctrica altamente dinâmico e incerto. Neste contexto, a tecnologia de inteligência artificial está gradualmente a tornar-se uma importante força de apoio às redes eléctricas modernas. Através da percepção de dados, tomada de decisão inteligente-e controle autônomo, está impulsionando o sistema de energia a evoluir em direção a uma direção mais eficiente, segura e flexível.
A percepção-de dados em tempo real cria uma "rede neural" para a rede elétrica
As redes inteligentes modernas implantaram um grande número de sensores, medidores inteligentes, terminais de monitoramento e dispositivos em rede, formando um sistema de coleta de dados que abrange todos os links de geração, transmissão, distribuição e consumo de energia. Os sistemas de inteligência artificial podem receber e analisar continuamente dados massivos-em tempo real de diferentes nós, incluindo informações como tensão, corrente, frequência, alterações de carga e status de operação do equipamento.
Por meio do processamento rápido e da análise de correlação desses dados, a inteligência artificial pode não apenas compreender de forma abrangente o status de operação da rede elétrica, mas também identificar prontamente flutuações anormais e riscos potenciais, fornecendo uma base precisa para a tomada de decisão-subseqüente. Essa capacidade de percepção de dados-de alta{3}}qualidade climática e de alta precisão confere à rede elétrica características de resposta-em tempo real semelhantes às de um sistema nervoso biológico.
A previsão inteligente aumenta a capacidade de equilibrar a oferta e a procura
Uma das principais tarefas da operação do sistema de energia é manter o equilíbrio entre oferta e demanda. Devido à dificuldade de armazenamento de energia elétrica em grande-escala-em tempo real, qualquer flutuação na demanda pode ter um impacto na estabilidade do sistema.
A inteligência artificial utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para analisar de forma abrangente informações multi-dimensionais, como dados históricos de carga, mudanças climáticas, padrões de feriados, atividades industriais e comportamentos de consumo do usuário, além de prever com precisão a demanda futura de eletricidade. Em comparação com os modelos de previsão tradicionais, a inteligência artificial pode identificar relações de correlação de dados mais complexas e melhorar a precisão das previsões.
Ao compreender antecipadamente a tendência das mudanças de carga, as instituições de operação da rede elétrica podem otimizar os planos de geração de energia, alocar racionalmente a capacidade de reserva e ajustar dinamicamente os recursos de transmissão e distribuição, reduzindo assim o desperdício de energia e melhorando a eficiência operacional geral.
A regulação dinâmica de carga aumenta a resiliência do sistema
Em cenários como clima de-altas temperaturas, eventos-de grande escala ou emergências, pode haver um aumento acentuado na demanda de eletricidade em algumas áreas locais. As redes elétricas tradicionais dependem frequentemente de intervenção manual para o despacho, enquanto as redes inteligentes podem conseguir uma gestão automatizada da carga com a ajuda da inteligência artificial.
Com base no monitoramento-em tempo real e nos resultados de previsão, o sistema de inteligência artificial pode ajustar automaticamente a direção do fluxo de energia, otimizar a configuração dos caminhos de transmissão e alocar recursos de energia dinamicamente entre diferentes regiões. Quando a carga de uma determinada linha ou subestação se aproxima do seu limite, o sistema pode acionar rapidamente o mecanismo de transferência de carga para evitar sobrecarga do equipamento.
Essa capacidade de balanceamento de carga dinâmico aumenta significativamente a resistência a choques da rede elétrica e ajuda a reduzir a probabilidade de cortes de energia e falhas de equipamentos em grande-escala.
Promover o consumo eficiente de energias renováveis
Fontes de energia renováveis, como a solar e a eólica, têm as vantagens de serem limpas e de baixo-carbono, mas sua capacidade de geração de energia é significativamente afetada pelas condições climáticas, apresentando forte volatilidade e aleatoriedade.
A inteligência artificial prevê e analisa a potência da geração de energia eólica e fotovoltaica, integrando dados meteorológicos, registros históricos de geração de energia e informações de monitoramento ambiental, avaliando antecipadamente o nível futuro de fornecimento de energia. Quando se prevê um declínio na produção de energia renovável, o sistema pode enviar automaticamente dispositivos de armazenamento de energia, fontes de energia de reserva ou outros recursos de geração de energia para compensar esse declínio.
Entretanto, durante os períodos em que a produção de nova energia é suficiente, a inteligência artificial também pode optimizar as estratégias de cobrança do armazenamento de energia e os planos de despacho de carga, melhorar a taxa de utilização da energia verde, reduzir o fenómeno da redução da energia eólica e solar e conseguir uma alocação eficiente dos recursos energéticos.
A capacidade de-autocorreção impulsiona a operação autônoma da rede elétrica
As redes elétricas{0}reparáveis são consideradas uma importante direção de desenvolvimento para futuras redes inteligentes, cujo principal objetivo é alcançar a detecção automática de falhas, o isolamento rápido e a recuperação autônoma.
Contando com modelos avançados de diagnóstico de falhas e redes de monitoramento-em tempo real, a inteligência artificial pode identificar eventos de falha, como curtos-circuitos em linhas, anormalidades em equipamentos ou cortes de energia em milissegundos. O sistema então analisa automaticamente a localização da falha e sua área afetada, corta rapidamente as linhas danificadas e, simultaneamente, re-planeja o caminho da fonte de alimentação para fornecer eletricidade à área afetada.
Todo o processo não requer intervenção humana, reduzindo significativamente o tempo de tratamento de falhas, melhorando a continuidade do fornecimento de energia e a fiabilidade da rede elétrica, e proporcionando uma garantia de energia mais estável para infraestruturas críticas e utilizadores importantes.
A manutenção preditiva melhora o nível de gestão de todo o ciclo de vida dos equipamentos
A manutenção de equipamentos elétricos tradicionais depende principalmente do modo de inspeção regular, o que muitas vezes leva a problemas de manutenção insuficiente ou excessiva.
A inteligência artificial, ao integrar parâmetros de operação de equipamentos, características de vibração, mudanças de temperatura e registros históricos de falhas, estabelece um modelo de avaliação do status de integridade dos equipamentos para monitorar continuamente instalações importantes, como transformadores, linhas de transmissão e disjuntores. Ao identificar a tendência de degradação do desempenho do equipamento e possíveis características anormais, o sistema pode emitir informações de alerta antecipadas.
Este modelo de manutenção preditiva permite que o pessoal de operação e manutenção realize inspeções direcionadas antes que ocorram falhas, reduzindo interrupções repentinas, melhorando a utilização dos equipamentos, reduzindo os custos de operação e manutenção e prolongando a vida útil dos ativos.
Coordenar a participação de veículos elétricos e recursos de armazenamento de energia na regulação da rede
Com o crescimento contínuo do número de novos veículos energéticos, os veículos eléctricos não são apenas terminais de consumo de energia, mas também se tornam gradualmente uma parte importante dos recursos distribuídos de armazenamento de energia.
A inteligência artificial pode coordenar uniformemente a rede de pilha de carregamento, o sistema de armazenamento de energia da bateria e a tecnologia Vehicle{0}}to{1}}Grid (V2G), alcançando o gerenciamento bidirecional do fluxo de energia. Durante os-períodos de consumo de eletricidade fora do horário de pico, oriente os veículos para realizar carregamento inteligente. Durante o período de pico de carga da rede elétrica, a bateria do veículo pode ser usada para fornecer energia à rede ao contrário.
Ao agregar um grande número de recursos dispersos de armazenamento de energia, a inteligência artificial ajuda a construir um sistema de regulação energética mais flexível, aumenta a capacidade de corte de pico da rede eléctrica e a capacidade de consumo de nova energia, e estabelece as bases para o desenvolvimento futuro da Internet energética.
A rede elétrica inteligente tornou-se um importante suporte para a transformação energética
Atualmente, a inteligência artificial evoluiu gradualmente de uma ferramenta auxiliar-de tomada de decisão para um componente importante dos principais recursos operacionais do sistema de energia. Ele demonstrou vantagens significativas na previsão de demanda, tratamento de falhas, manutenção de equipamentos, gerenciamento de novas energias e despacho colaborativo de energia.
A prática da indústria mostra que um sistema de gestão inteligente pode efetivamente reduzir o risco de cortes de energia, aumentar a fiabilidade do funcionamento da rede elétrica e diminuir significativamente o desperdício de energia renovável. Com o avanço contínuo do poder computacional, dos recursos de dados e dos modelos de algoritmos, a futura rede elétrica se desenvolverá ainda mais em direção à percepção autônoma, à tomada de decisão- autônoma e à otimização autônoma, formando um novo tipo de infraestrutura energética com alta resiliência e capacidades auto{2}}adaptativas.
A profunda integração da inteligência artificial e do sistema de energia não apenas promove a transformação do modo de operação da rede elétrica, mas também fornece suporte técnico fundamental para alcançar a transformação de energia de baixo-carbono, digital e inteligente.
