Argonne 과학자들은 인공 지능의 힘을 활용하여 에너지 그리드 자산 유지 관리를 혁신함으로써 미국 전력 회사가 문제가 발생하기 전에 이를 식별하고 해결할 수 있도록 돕고 있습니다.

미국의 권력의 필요성은 결코 더 크지 않았으며, 최근 연방 에너지 규제위원회 (Federal Energy Regulatory Commission)와의 최근 제출은 그리드 플래너가 향후 5 년간 거의 5% 증가 할 것으로 예상하고 있습니다.미래의 에너지 요구를 충족시키기 위해 에너지 회사는 기존 인프라를 유지하면서 새로운 공장을 온라인으로 가져와야합니다.

바람, 태양 및와 같은 재생 가능한 에너지 원수력 발전Â 점점 더 많은 역할을 할 것입니다.미국은 2050 년에 재생 가능한 자원으로부터 전력의 44%를 생산하는 것을 목표로하며,이 새로운 기술에 의해 현재 생성 된 전력을 두 배로 늘 렸습니다.

Solar는 우리의 힘의 22%를 제공 할 것으로 예상되며, 14%는 바람에서 나옵니다.이러한 새로운 전원을 그리드에 통합하려면 수억 명의 인버터가 설치되어야하며,이 모든 것은 유지해야합니다.

한편, 기존 그리드의 일부는 오래되었고 실패하기 시작합니다.미국의 수력 발전 시설의 평균 연령은 70 세 이상입니다.많은 사람들이 운영 수명이 끝나고 광범위한 검사 및 유지 보수가 필요합니다.미국의 전력선, 배달 네트워크 및 가스 파이프 라인이 더욱 중요합니다.미국 토목 기술자 협회 (American Society of Civil Engineers)는이 시스템에 2021 년에 C 등급을 부여했습니다.

전기 그리드의 신뢰성과 보안을 보장하기 위해 다양한 연령대 의이 다양한 에너지 자산 제품군의 건강을 모니터링하고 유지하는 것이 중요합니다.그러나 전력 회사는 무언가가 깨질 때까지 장비에 문제가 있다는 것을 알지 못할 수도 있습니다.

미국 에너지 국의 아르곤 국립 실험실의 연구원들은 이러한 요구를 해결하기 위해 노력하고 있습니다.노후화 수력 발전소에서 대규모 태양열 설치에 이르기까지 에너지 부문의 전력 회사와 긴밀히 협력하여 회사가 국가의 에너지 인프라 및 청정 에너지 자산의 유지 보수에 접근하는 방식을 재구성하고 있습니다.

Argonne 연구원들은 최신 인공 지능 (AI) 기술을 사용하여 그리드 구성 요소가 실패 할 때를 예측할 수있는 AI 지원 소프트웨어를 개발했습니다.이 시스템은 그리드 전체에 설치된 센서에서 수집 한 방대한 양의 정보 에너지를 분석하여예측 모델시간이 지남에 따라 마모가 예측됩니다.궁극적으로 소프트웨어는 문제가 발생하기 전에 부품을 수리하거나 교체 할 때 권장 할 수 있습니다.

Argonne의 Advanced Grid Modeling Group의 책임자 인 Feng Qiu는“회사는 자산의 건강을 알고 싶어한다."조건 모니터링 정보를 활용하는 우리의 예후 모델은 그들에게 몇 년, 몇 달, 몇 주 남은 장비의 유용한 남은 시간을 알 수 있습니다."

이 연구에서 중요한 역할을 한 Argonne의 에너지 시스템 과학자 인 Shijia Zhao는 그들의 접근 방식이 전통적인 반응성 유지 보수 전략을 넘어서고 있다고 설명합니다."장비가 분해되기를 기다리는 대신 AI를 사용하여 잠재적 인 문제를 사전에 식별하고 정시에 유지 보수를 예약하여 에너지 회사의 시간과 비용을 모두 절약 할 수 있습니다."

이 혁신적인 접근 방식의 핵심은 인프라 및 자산 건강을 추정하고, 실패 위험을 예측하고, 현재 실제 데이터를 기반으로 유지 보수 결정을 적응시키는 능력이 있습니다.Argonne 연구원들은 실험실 모델에서 해당 분야에서 수집 된 데이터로 전환 함으로써이 기술이 에너지 제공 업체에 얼마나 유용한지를 보여주었습니다.

태양열 인버터에 관한 한 프로젝트에서 팀은 총 유지 보수 비용을 43%56%, 불필요한 승무원 방문은 60%66%를 60%줄이고 3%x 4%증가 할 수 있음을 보여주었습니다.

Qiu는“우리의 목표는 에너지 제공 업체에 앞으로 몇 년 동안 신뢰할 수 있고 탄력적 인 그리드를 보장하는 데 필요한 도구를 장비하는 것입니다."이 기술을 통해 기업은 장비를 수리 또는 교체시기 및 방법에 대한 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있으며 궁극적으로 미국 에너지 인프라의 전반적인 효율성, 보안 및 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다."

이 연구의 이점은 비용 절감 및 효율성 이득을 넘어서는 확장됩니다.에너지 제공 업체는 가동 중지 시간을 최소화하고 유지 보수 문제를 해결함으로써 그리드 신뢰성과 탄력성, 에너지 수요 증가 및 진화하는 에너지 환경의 시대에 중요한 요소를 향상시킬 수 있습니다.

AI 지원 예측 및 최적화 모델의 전력 및 규모는 그리드 수준에서 유지 보수를 최적화 할 수 있음을 의미합니다.Qiu는“이것은 당신의 불을 켜는 데 중요합니다.

발전소에서 전기 그리드를 전체적으로 보면서전력선Â 모델은 전체 네트워크에서 전기를 생성하고 소비되는 위치로 전기를 생산하고 운반하는 장애를 예측할 수 있습니다.

미국에는 240,000 개 이상의 고전압 변속기와 5 천만 개의 변압기가 있습니다.크고 비싼 변압기의 대부분은 수명이 끝날 무렵에 있습니다.약 70%가 25 년 이상 서비스를 해왔습니다.부하 및 휘발성 재생 가능 에너지 통합이 증가함에 따라 노화 전력망을 한도로 끌어 올리고 있습니다.

그렇기 때문에 Argonne 은이 자산 건강 관리 도구를 운영자에게 제공하는 이유입니다.이것은 전기 그리드의 미래의 신뢰성과 보안을 보장하는 데 도움이 될 것입니다.그러나 그것은 또한 경기장을 평평하게하여 작게 제공 할 것입니다.에너지 회사주요 기업과 동일한 최첨단 기술로.

Qiu의 팀은이 연구가 에너지 산업의 파트너와 긴밀한 협력 없이는 불가능했을 것임을 빨리 주목하고 있습니다.그들의 긴 파트너 목록에는 수력 발전, 태양 광 발전 및 웨이브 에너지 분야의 대표뿐만 아니라 Wayne State University 및 Iowa State University와 같은 학계의 대표자도 포함됩니다.

"우리의 연구는 a공동 노력Zhao는 과학자, 엔지니어 및 업계 파트너 사이에서 "우리는 긍정적 인 변화를 주도하고 에너지의 미래를 형성하고 있습니다.그리드유지."