Устойчивое развитие с помощью ИИ

Программно-определяемые электросети являются более устойчивыми, дешевыми и декарбонизированными благодаря использованию возобновляемой энергии и интеграции распределенных энергоресурсов. Электросети будущего ускорят переход к устойчивому развитию в области энергетики за счет передовых технологий: от цифровых двойников электростанций до умных счетчиков с управлением в реальном времени и операций с помощью ИИ.

Автономные операции

Автономные операции

С помощью NVIDIA Modulus и NVIDIA Omniverse электростанции могут автоматизировать процедуры ручного контроля, чтобы повысить качество диагностического обслуживания, сократить незапланированные простои и обеспечить защиту здоровья и безопасность персонала.

Глобальная декарбонизация

Глобальная декарбонизация

Чтобы достичь амбициозных целей по углеродной нейтральности к 2050 году, все больше применяются возобновляемые энергоресурсы, такие как ветер и солнце. ИИ может динамически управлять всеми этими новыми ресурсами электросети.

Децентрализация электросети

Децентрализация электросети

По мере того, как в эксплуатацию вводится все больше электромобилей и бытовых солнечных батарей, традиционные электросети быстро перегружаются и становятся ненадежными. Автоматизировать управление помогут интеллектуальные электросети, использующие соответствующее программное обеспечение и искусственный интеллект.

Повышение энергоэффективности на всех этапах

Программно определяемая интеллектуальная электросеть

Управление распределенными энергетическими ресурсами, такими как электромобили, солнечные батареи и ветряные электростанции, представляет собой проблему для традиционных сетей. Периферийный ИИ поможет динамически управлять энергетическими ресурсами, прогнозировать спрос и распределять предложение так, чтобы повысить отказоустойчивость всей системы. Прогресс в умных счетчиках, работающих на чипе для программно определяемой электросети, созданном на базе ИИ-платформы NVIDIA® Jetson, приносит пользу и энергетическим компаниям, и их клиентам, открывая новые возможности для фирм, занимающихся чистой энергией, и сторонних предпринимателей.

Программно определяемая интеллектуальная электросеть
Диагностическое обслуживание линий электропередачи

Диагностическое обслуживание линий электропередачи

В США коммунальные компании владеют 185 миллионами опор воздушных линий и ежегодно тратят десятки миллионов долларов на отслеживание статуса трансформаторов, предохранителей и прочих навесных элементов на предмет потенциальных неисправностей. При выполнении вручную это может занять годы труда, при этом состояние каждого устройства является критически важным для безопасного энергоснабжения жилых домов и предприятий. Разворачивая ИИ-платформу NVIDIA Jetson на своем сервисном транспорте, коммунальные компании могут автоматизировать процесс сбора и анализа данных, в том числе для выявления того, что какая-то растительность находится слишком близко от линий электропередачи. Благодаря NVIDIA Omniverse предприятия могут моделировать лесные пожары, используя цифровых двойников, чтобы лучше прогнозировать и реагировать на возгорания в реальном времени.

Управление электрической сетью в реальном времени

Управление нагрузками в крупных региональных электросетях – задача сложная. С появлением микро- и наноэлектросетей (малых локальных резервных систем электроснабжения, которые работают автономно и включают в себя распределенные энергоресурсы) экспоненциально растет сложность балансировки нагрузки в реальном времени и корректировки цен. Используя графические процессоры NVIDIA, коммунальные компании могут ускорить масштабное моделирование сетей питания, оптимизировать распределение энергии и быстро выявлять аномалии в работе электросети. Ускорение достигается и для таких задач, как отключение электроснабжения по расписанию и анализ внештатных ситуаций.

Управление электросетью в реальном времени
Цифровые двойники электростанций

Цифровые двойники электростанций

Крупнейшие энергетические компании ищут возможности создания цифровых двойников, чтобы сократить время незапланированных простоев оборудования. В предложенном решении используются NVIDIA Modulus, фреймворк для разработки моделей нейронных сетей с машинным обучением, и NVIDIA Omniverse, платформа для физически точного моделирования в виртуальном мире и совместной работы над 3D-проектами. Анализируя данные в реальном времени, чтобы сократить частоту простоев, коммунальные компании могут обеспечить безопасность сотрудников, повысить эффективность работы и сэкономить миллиарды долларов в год.

Создание ИИ в коммунальном хозяйстве

Логотип Bullfrog
Логотип Beyond Limits
Логотип Domino
Логотип Electric Power
Логотип Noteworthy
Логотип NREL
Логотип Omni Sci
Логотип Smart Electric
Логотип ATM
Логотип Utilidata
Логотип Veritone

Следите за инновационными технологиями ИИ, которые трансформируют энергетику и коммунальное хозяйство.