Smart Grid para ser controlado por AI

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

  • ‚ÄúRegistrar de forma continua las 24 horas del d√≠a la conversi√≥n neta total de energ√≠a.
  • ‚ÄúMediante el registro de energ√≠a convertida y consumida, posibilitar una carga equilibrada‚ÄĚ.

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

A medida que se conectan más fuentes de energía renovables, el almacenamiento de energía ha crecido en importancia, especialmente cuando el sol se pone cada día y el viento deja de soplar. El software de análisis y control predictivo se está aplicando ahora al problema del almacenamiento de energía como una forma de monitorear y controlar los picos de demanda y conectar los sistemas de almacenamiento a la red inteligente emergente.

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

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

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

La capacidad de reducir los cargos por demanda de energ√≠a a trav√©s de herramientas como el an√°lisis predictivo se ve cada vez m√°s como otra forma de reducir los costos de energ√≠a. Los socios se√Īalaron que la fluctuante demanda de energ√≠a representa la mayor√≠a de la factura de electricidad para clientes comerciales e industriales. Por ejemplo, la demanda de energ√≠a durante los per√≠odos pico del d√≠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 energía renovables como la energía solar y eólica, la variabilidad de estas fuentes de energía hace que el almacenamiento de energía sea más crítico, ya que puede liberarse cuando se pone el sol y cuando aumenta la demanda máxima.

AutoGrid dijo que los pron√≥sticos precisos de la demanda de energ√≠a requieren capturar y predecir, por ejemplo, datos sobre la interacci√≥n entre la producci√≥n solar y las cargas de energ√≠a del edificio. El enfoque de planta de energ√≠a definido por software est√° dise√Īado 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 √ļtil al reducir la cantidad de veces que deben recargarse.

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