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美國科學家開發AI自動修復電網系統 減少停電期間能量損耗

2024-06-27
閱讀時間:閱讀 2 分鐘
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遇到天災時,美國災區電網就容易斷電,現在德州大學達拉斯分校研究人員,以及紐約州大學水牛城分校工程師合作開發一款新的人工智慧系統,不需要人工干預,能自主檢測和修復電網問題,電力路由(reroute electricity)功能在幾毫秒內就可恢復。

編譯/Elisa

遇到天災時,美國災區電網就容易斷電,現在德州大學達拉斯分校研究人員,以及紐約州大學水牛城分校工程師合作開發一款新的人工智慧系統,不需要人工干預,能自主檢測和修復電網問題,電力路由(reroute electricity)功能在幾毫秒內就可恢復。

遇到天災時,美國災區電網就容易斷電。
遇到天災時,美國災區電網就容易斷電。(示意圖/123RF)

科學家利用機器學習將電網相互依存性圖像化

這項新系統運用主要集中在北美的電網系統,研究人員採用名為「圖像強化學習」(graph reinforcement learning)的機器學習技術,透過人工智慧分析和管理複雜電網網路。圖像強化學習主要是描繪出電網網路的拓撲(topology),也就是各種組件之間關係如何排列的方式,以及電力如何在系統中移動。結合電力系統、數學和機器學習領域的專業知識,團隊試圖用圖像歸納(graph abstractions)方式,有系統地去描繪配電系統中的相互依存性(interdependencies),再進一步調查基本網路拓撲(underlying network topology)結合強化學習框架,如何能在配電系統中,更有效進行停電管理。

更多新聞:台電強化電網韌性計畫 重電業受惠訂單多

AI新系統在停電期間有助節省能源損耗

結果顯示,新系統在不同網路設定上測試後,展現出最佳即時效能,減少停電期間能源損失。在13路與34路匯流排網路(bus network)減少的耗損分別為607.45 kWs和596.52 kWs,另外如果是因為線路故障導致的斷電,新系統可以使用開關重新配電,從附近的可用電源中取得電力。

資料來源:Interesting Engineering

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