Aplicación de la IA en sistemas de energía

Con la construcción acelerada de redes inteligentes y nuevos sistemas energéticos, la inteligencia artificial se ha integrado plenamente en toda la cadena de generación, transmisión, distribución y consumo de energía, sirviendo como soporte técnico central para el funcionamiento seguro, eficiente y con bajas emisiones de carbono de las redes eléctricas.
 
En la generación de energía, la IA predice la producción eólica y fotovoltaica basándose en datos meteorológicos y de sensores para suavizar las nuevas fluctuaciones de energía e impulsar el consumo. Optimiza los ángulos de los equipos y los parámetros de las unidades para aumentar la eficiencia de generación de energía en centrales renovables, térmicas e hidroeléctricas. El análisis de datos de sensores permite alertas tempranas de fallas para generadores y transformadores, cambiando el mantenimiento de inspecciones regulares a mantenimiento predictivo.
 
Para la transmisión y el despacho de energía, la IA ofrece pronósticos de carga de energía de alta precisión para respaldar la asignación de energía entre regiones. Combinado con el reconocimiento de imágenes de UAV, detecta automáticamente formación de hielo en las líneas, daños y riesgos de incendios forestales, realiza la localización de fallas de segundo nivel y el aislamiento automático para evitar fallas en cascada de la red. Los grandes modelos de la industria energética generan esquemas de despacho óptimos para estabilizar el funcionamiento de la red.
 
En el lado de la distribución, la IA monitorea aparamentas, cables y transformadores de distribución para predecir fallas de sobrecalentamiento y descargas parciales. Coordina los recursos distribuidos, incluidos los fotovoltaicos en los tejados, el almacenamiento de energía y las pilas de carga, para optimizar el flujo de energía y realizar una rápida autoreparación de fallas para reducir los cortes de energía.
 
En el extremo del consumo de energía y del mercado, la IA analiza los patrones de consumo de energía para guiar el cambio de carga máxima. Las plantas de energía virtuales agregan cargas flexibles y almacenamiento de energía para participar en la regulación de la frecuencia de la red y el comercio de energía. Junto con los medidores inteligentes, la IA respalda el análisis de la eficiencia energética y el servicio al cliente inteligente.
 
En el futuro, impulsarán los modelos grandes, la IA de vanguardia y los gemelos digitales.lograr la inteligencia de todo el proceso de predicción, despacho, mantenimiento y comercialización, facilitando la transición energética con bajas emisiones de carbono y los objetivos de pico de carbono y neutralidad de carbono.