โย่! ในฐานะซัพพลายเออร์ DSP (การประมวลผลสัญญาณดิจิตอล) ฉันได้พูดคุยกับคุณเกี่ยวกับแอพพลิเคชั่นที่ยอดเยี่ยมของ DSP ในระบบสมาร์ทกริด กริดอัจฉริยะเป็นเหมือนอนาคตของโครงสร้างพื้นฐานพลังงานของเราและ DSP มีบทบาทสำคัญในการทำให้ทุกอย่างทำงานได้อย่างราบรื่น ดังนั้นเรามาดำน้ำกันเถอะ!
การตรวจสอบคุณภาพพลังงาน
หนึ่งในพื้นที่สำคัญที่ DSP ส่องแสงในระบบกริดอัจฉริยะคือการตรวจสอบคุณภาพพลังงาน คุณจะเห็นว่าในกริดพลังงานแบบดั้งเดิมมันมักจะยากที่จะเก็บแท็บเกี่ยวกับคุณภาพของกระแสไฟฟ้าที่ไหลผ่านสาย แต่ด้วย DSP เราสามารถวิเคราะห์สัญญาณไฟฟ้าในเวลาจริง
เราใช้อัลกอริทึม DSP เพื่อตรวจจับสิ่งต่าง ๆ เช่นแรงดันไฟฟ้า sags, swells และฮาร์มอนิกส์ แรงดันไฟฟ้าลดลงอาจทำให้เกิดปัญหาทุกประเภทสำหรับอุปกรณ์ที่ละเอียดอ่อนเช่นคอมพิวเตอร์และเครื่องจักรอุตสาหกรรม ด้วยการใช้ DSP เพื่อตรวจสอบ SAG เหล่านี้ผู้ประกอบการกริดสามารถดำเนินการได้ทันทีเพื่อแก้ไขปัญหา ตัวอย่างเช่นพวกเขาสามารถปรับระดับแรงดันไฟฟ้าที่สถานีย่อยหรือเปลี่ยนเป็นแหล่งพลังงานสำรองหากจำเป็น
ในทางกลับกันฮาร์มอนิกส์เป็นความถี่ที่ไม่พึงประสงค์ที่สามารถบิดเบือนสัญญาณไฟฟ้า พวกเขาอาจเกิดจากสิ่งต่าง ๆ เช่นโหลดที่ไม่ใช่เชิงเส้นเช่นไฟ LED และตัวแปร - ไดรฟ์ความเร็ว DSP ช่วยให้เราระบุฮาร์มอนิกเหล่านี้และค้นหาว่าพวกเขามาจากไหน ด้วยวิธีนี้เราสามารถลดแหล่งที่มาของฮาร์มอนิกส์หรือกรองออกก่อนที่จะก่อให้เกิดความเสียหายต่ออุปกรณ์กริดหรืออุปกรณ์ที่เชื่อมต่อ [1]
การตรวจจับข้อผิดพลาดและตำแหน่ง
แอปพลิเคชั่นหลักอีกประการหนึ่งของ DSP ใน Smart Grids คือการตรวจจับความผิดและตำแหน่ง เมื่อมีความผิดพลาดในกริดพลังงานเช่นวงจรสั้นหรือเส้นที่หักมันเป็นสิ่งสำคัญในการค้นหาและแก้ไขโดยเร็วที่สุด อัลกอริทึม DSP สามารถวิเคราะห์สัญญาณไฟฟ้าในระหว่างเหตุการณ์ความผิดพลาดเพื่อกำหนดประเภทและตำแหน่งของความผิดพลาด
เราใช้เทคนิคต่าง ๆ เช่นการวิเคราะห์คลื่นการเดินทางซึ่งขึ้นอยู่กับความจริงที่ว่าเมื่อเกิดความผิดพลาดคลื่นการเดินทางจะถูกสร้างขึ้นและแพร่กระจายไปตามสายไฟ DSP สามารถประมวลผลสัญญาณจากเซ็นเซอร์ที่วางไว้ตามเส้นเพื่อตรวจจับคลื่นการเดินทางเหล่านี้และคำนวณระยะทางไปยังความผิดพลาด สิ่งนี้จะช่วยให้ทีมงานบำรุงรักษากริดสามารถเข้าถึงพื้นที่ที่ได้รับผลกระทบได้อย่างรวดเร็วและทำการซ่อมแซมที่จำเป็น ช่วยประหยัดเวลาและเงินได้มากและยังช่วยลดการหยุดทำงานของผู้บริโภค [2]
การรวมพลังงานทดแทน
แหล่งพลังงานหมุนเวียนเช่นแสงอาทิตย์และลมกำลังกลายเป็นส่วนสำคัญของสมาร์ทกริด แต่การรวมแหล่งข้อมูลเหล่านี้เข้ากับกริดอาจเป็นสิ่งที่ท้าทายเพราะมันไม่ต่อเนื่อง กำลังไฟจากแผงโซลาร์เซลล์ขึ้นอยู่กับปริมาณของแสงแดดและพลังงานจากกังหันลมขึ้นอยู่กับความเร็วลม
DSP มาช่วยเหลือที่นี่ เราใช้อัลกอริทึม DSP เพื่อทำนายกำลังการส่งออกของแหล่งพลังงานหมุนเวียน โดยการวิเคราะห์ข้อมูลทางประวัติศาสตร์และสภาพอากาศที่แท้จริง - เวลาเราสามารถประเมินได้ว่าฟาร์มพลังงานแสงอาทิตย์หรือสวนลมจะเกิดขึ้นในอีกไม่กี่ชั่วโมงข้างหน้าหรือวัน ข้อมูลนี้มีความสำคัญสำหรับผู้ให้บริการกริดเพื่อสร้างความสมดุลระหว่างแหล่งจ่ายไฟและอุปสงค์
DSP ยังช่วยในการควบคุมตัวแปลงพลังงานที่ใช้ในระบบพลังงานหมุนเวียน ตัวแปลงพลังงานใช้ในการแปลงพลังงาน DC ที่สร้างขึ้นโดยแผงโซลาร์เซลล์หรือกังหันลมเป็นพลังงาน AC ที่สามารถป้อนเข้าสู่กริด อัลกอริทึม DSP สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของตัวแปลงเหล่านี้เพื่อให้แน่ใจว่าการถ่ายโอนพลังงานสูงสุดและความเข้ากันได้ของกริด [3]
การพยากรณ์โหลด
การพยากรณ์โหลดเป็นส่วนสำคัญของการจัดการสมาร์ทกริด ผู้ประกอบการกริดจำเป็นต้องรู้ว่าผู้บริโภคพลังงานจะต้องการในเวลาที่ต่างกันมากแค่ไหนเพื่อให้พวกเขาสามารถวางแผนการผลิตพลังงานและการกระจายได้ตามลำดับ DSP สามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลโหลดในอดีตพร้อมกับปัจจัยอื่น ๆ เช่นสภาพอากาศเวลาของวันและวันของสัปดาห์
เราใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งใช้งานโดยใช้ DSP เพื่อสร้างแบบจำลองการพยากรณ์โหลด แบบจำลองเหล่านี้สามารถทำนายภาระในอนาคตด้วยความแม่นยำในระดับสูง ตัวอย่างเช่นในวันฤดูร้อนความต้องการการปรับอากาศจะสูงและรูปแบบการพยากรณ์โหลดสามารถคำนึงถึงสิ่งนี้ได้ ด้วยการคาดการณ์โหลดที่แม่นยำผู้ให้บริการกริดสามารถหลีกเลี่ยงการสร้างหรือการสร้างพลังงานต่ำกว่า - ซึ่งสามารถประหยัดค่าใช้จ่ายและปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของกริด [4]
การจัดการการจัดเก็บพลังงาน
การจัดเก็บพลังงานมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ ในระบบสมาร์ทกริด แบตเตอรี่และอุปกรณ์จัดเก็บพลังงานอื่น ๆ สามารถเก็บพลังงานส่วนเกินในช่วงปิด - ชั่วโมงสูงสุดและปล่อยออกมาในช่วงเวลาสูงสุด DSP มีบทบาทสำคัญในการจัดการระบบจัดเก็บพลังงานเหล่านี้
เราใช้อัลกอริทึม DSP เพื่อควบคุมการชาร์จและการปล่อยแบตเตอรี่ ตัวอย่างเช่นเราสามารถเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการชาร์จเพื่อให้แน่ใจว่าแบตเตอรี่จะถูกชาร์จในวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในขณะเดียวกันก็ปกป้องมันจากการชาร์จหรือมากกว่า - ปล่อยออกมา DSP ยังสามารถตรวจสอบสถานะของการชาร์จ (SOC) ของแบตเตอรี่ในเวลาจริง ข้อมูลนี้ใช้ในการตัดสินใจว่าจะชาร์จหรือคายประจุแบตเตอรี่เมื่อใดตามเงื่อนไขกริดและความต้องการพลังงาน
ยิ่งไปกว่านั้น DSP สามารถช่วยในการรวมระบบการจัดเก็บพลังงานหลายระบบ ในกริดสมาร์ทขนาดใหญ่อาจมีอุปกรณ์จัดเก็บพลังงานหลายประเภทและ DSP สามารถประสานงานการทำงานเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพโดยรวมที่ดีที่สุด [5]
ตอนนี้หากคุณอยู่ในธุรกิจของการพัฒนาหรือการจัดการสมาร์ทกริดคุณอาจคิดเกี่ยวกับวิธีการรวมโซลูชัน DSP เหล่านี้ไว้ในระบบของคุณ นั่นคือสิ่งที่เราเข้ามา! ในฐานะซัพพลายเออร์ DSP เรามีผลิตภัณฑ์และบริการที่หลากหลายซึ่งสามารถตอบสนองความต้องการเฉพาะของคุณ ไม่ว่าคุณจะต้องการอัลกอริทึม DSP ที่กำหนดเองสำหรับการพยากรณ์โหลดหรือใช้บอร์ด DSP สำหรับการตรวจสอบคุณภาพพลังงานเราได้ครอบคลุมคุณ
หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโซลูชั่น DSP ของเราสำหรับระบบสมาร์ทกริดหรือหากคุณต้องการหารือเกี่ยวกับโครงการเฉพาะอย่าลังเลที่จะเข้าถึง เรามีความสุขเสมอที่ได้แชทและดูว่าเราจะช่วยให้คุณใช้สมาร์ทกริดของคุณไปอีกระดับได้อย่างไร
สำหรับผู้ที่อยู่ในอุตสาหกรรมแปรรูปอาหารคุณอาจสนใจผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง ตรวจสอบTetrasodium pyrophosphate Cas No.7722 - 88 - 5 สำหรับการแปรรูปอาหารทะเล TSPP NA2H2P2O7-โซเดียมเฮกซาเมทฟอสเฟต shmp เม็ดพร้อมตัวแทนการเก็บรักษา CAS No.10124 - 56 - 8 เกรดอาหาร, และคุณภาพสูง DKP CAS 7758 - 11 - 4 อาหารเกรดอาหาร dipotassium ฟอสเฟต-
การอ้างอิง
[1] Alexandridis, AK, & Hatziargyriou, ND (2008) การตรวจสอบคุณภาพพลังงานในสมาร์ทกริด: ภาพรวม การวิจัยระบบพลังงานไฟฟ้า, 78 (12), 2127 - 2138
[2] Liu, Y. , & Singh, C. (2010) ตำแหน่งที่ผิดพลาดในระบบพลังงานโดยใช้คลื่นการเดินทาง: รีวิว ธุรกรรม IEEE ในการส่งพลังงาน, 25 (2), 1029 - 1038
[3] Blaabjerg, F. , Teodorescu, R. , Liserre, M. , & Timbus, AV (2009) ภาพรวมของการควบคุมและการซิงโครไนซ์กริดสำหรับระบบการผลิตพลังงานแบบกระจาย ธุรกรรม IEEE เกี่ยวกับอิเล็กทรอนิกส์อุตสาหกรรม, 56 (9), 3186 - 3204
[4] Hong, T. , & Fan, S. (2016) การทบทวนอย่างครอบคลุมเกี่ยวกับวิธีการพยากรณ์โหลดตามปัญญาประดิษฐ์สำหรับสมาร์ทกริด การทบทวนพลังงานทดแทนและยั่งยืน, 57, 1062 - 1073
[5] Zhang, X. , & Ma, X. (2018) กลยุทธ์การจัดการการจัดเก็บพลังงานสำหรับสมาร์ทกริด: รีวิว การจัดเก็บพลังงาน, 10, 30 - 40