Smart Grid para ser controlado por AI

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Nota TN: Los dos primeros requisitos estrictos para Technocracy registrados en 1934 se refer铆an al establecimiento de Smart Grid:

  • 鈥淩egistrar de forma continua las 24 horas del d铆a la conversi贸n neta total de energ铆a.
  • 鈥淢ediante el registro de energ铆a convertida y consumida, posibilitar una carga equilibrada鈥.

El "hacer posible una carga equilibrada" ahora se est谩 logrando mediante la inteligencia artificial.

A medida que se conectan m谩s fuentes de energ铆a renovables, el almacenamiento de energ铆a ha crecido en importancia, especialmente cuando el sol se pone cada d铆a y el viento deja de soplar. El software de an谩lisis y control predictivo se est谩 aplicando ahora al problema del almacenamiento de energ铆a como una forma de monitorear y controlar los picos de demanda y conectar los sistemas de almacenamiento a la red inteligente emergente.

El 煤ltimo ejemplo proviene de AutoGrid Systems Calif., El desarrollador de una "plataforma de datos de energ铆a" que utiliza medidores inteligentes, sensores y otros datos de servicios p煤blicos para generar una evaluaci贸n en tiempo real del consumo de energ铆a y recomendaciones para una distribuci贸n eficiente de energ铆a. AutoGrid, Redwood City, California, anunci贸 el lunes (diciembre 14) que el especialista en almacenamiento de energ铆a Electro Power Systems (EPS) usar铆a su sistema de control predictivo para construir y operar "plantas de energ铆a definidas por software".

La tecnolog铆a de control predictivo est谩 destinada a ayudar a los clientes de EPS a pronosticar la demanda de energ铆a y optimizar los sistemas de almacenamiento y distribuci贸n de energ铆a para fuentes variables como la energ铆a solar y "plantas combinadas de calor y energ铆a". Las plantas de energ铆a definidas por software resultantes basadas en algoritmos de an谩lisis AutoGrid est谩n dise帽adas para agregar recursos de almacenamiento y distribuci贸n de energ铆a. Los recursos combinados se pueden usar para aplicaciones de red como gestionar la respuesta a la demanda o determinar cu谩nta energ铆a renovable se puede comercializar en el mercado el茅ctrico m谩s amplio, dijeron los socios.

EPS, con sede en Par铆s, que se especializa en sistemas de almacenamiento de hidr贸geno, dijo que la asociaci贸n con AutoGrid ayudar铆a a acelerar el despliegue de la tecnolog铆a de almacenamiento de energ铆a en la red inteligente emergente. La compa帽铆a energ茅tica aprovechar谩 el software de an谩lisis y control para "reducir los cargos por demanda y participar en programas de flexibilidad de la red de servicios p煤blicos y mercados de electricidad", dijo el CEO de EPS Carlalberto Guglielminotti en un comunicado.

La capacidad de reducir los cargos por demanda de energ铆a a trav茅s de herramientas como el an谩lisis predictivo se ve cada vez m谩s como otra forma de reducir los costos de energ铆a. Los socios se帽alaron que la fluctuante demanda de energ铆a representa la mayor铆a de la factura de electricidad para clientes comerciales e industriales. Por ejemplo, la demanda de energ铆a durante los per铆odos pico del d铆a representa un 70 por ciento estimado de la factura de electricidad para clientes comerciales en California.

A pesar del crecimiento de las fuentes de energ铆a renovables como la energ铆a solar y e贸lica, la variabilidad de estas fuentes de energ铆a hace que el almacenamiento de energ铆a sea m谩s cr铆tico, ya que puede liberarse cuando se pone el sol y cuando aumenta la demanda m谩xima.

AutoGrid dijo que los pron贸sticos precisos de la demanda de energ铆a requieren capturar y predecir, por ejemplo, datos sobre la interacci贸n entre la producci贸n solar y las cargas de energ铆a del edificio. El enfoque de planta de energ铆a definido por software est谩 dise帽ado para capturar datos sobre picos de demanda reales. Esos datos se pueden usar para evitar ciclos de descarga innecesarios en los sistemas de almacenamiento que extienden su vida 煤til al reducir la cantidad de veces que deben recargarse.

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