AI řeší problém, který sama vytváří: Nový systém stabilizuje energetické sítě pod tlakem datových center

Vědci ze Sandia National Laboratories vyvinuli novou softwarovou platformu nazvanou Distributed Energy Resource Management System (DERMS), která má za cíl stabilizovat energetické sítě.

Vědci ze Sandia National Laboratories vyvinuli novou softwarovou platformu nazvanou Distributed Energy Resource Management System (DERMS), která má za cíl stabilizovat energetické sítě. Rozšiřování datových center s umělou inteligencí totiž výrazně zatěžuje místní energetické sítě a přináší s sebou problémy, jako jsou nepředvídatelné výkyvy napětí, které mohou narušit stabilitu. Standardní mechanická zařízení často reagují na tyto rychlé změny příliš pomalu, což může poškodit citlivé vybavení datových center nebo vyřadit z provozu kritickou vojenskou infrastrukturu. Nové řešení spočívá v nasazení umělé inteligence k stabilizaci volatility sítě, kterou paradoxně sama umělá inteligence vytváří.

„Způsob, jakým vyrábíme elektřinu, a zátěž kladená na síť se vyvíjejí, ale páteř sítě, která je propojuje, zůstává stejná,“ uvedl Rachid Darbali-Zamora, inženýr ze Sandia. „Potřebujeme více kontroly, abychom zajistili spolehlivou integraci všeho do sítě. Klíčovým cílem je udržet napětí v provozních mezích, zatímco se podmínky mění každou vteřinu.“

Systém DERMS řeší tyto výzvy pomocí řídicích prvků s umělou inteligencí v reálném čase, které stabilizují napětí v lokálních distribučních sítích. Namísto spoléhání na mechanické upgrady, jako jsou kondenzátorové baterie, které se pomalu zapínají a vypínají, DERMS využívá chytré invertory, které jsou již zabudovány do stávajících solárních a bateriových systémů. Tato softwarová platforma, řízená umělou inteligencí, předpovídá změny výkonu a koordinuje tisíce těchto zařízení připojených k síti současně, aby poskytovala nepřetržitou podporu napětí v reálném čase. Systém tak poskytuje energetickým společnostem nákladově efektivní a praktický nástroj, který dokáže okamžitě reagovat na neočekávané poruchy.

Vědci ze Sandia si uvědomili, že potřeby sítě se liší podle lokality. Proto použili testování s fyzickým hardwarem v simulované smyčce (PHIL), aby ověřili své řídicí prvky s umělou inteligencí před jejich nasazením v terénu. Tato metoda propojuje fyzický komerční hardware, jako jsou invertory a baterie, s digitálním simulátorem sítě, aby bezpečně vyhodnotila, jak software zvládá rychlé změny napětí a rušivé vlivy. Testování se skutečnými fyzickými komponenty, nikoli pouze s počítačovými modely, poskytlo zásadní ověření v reálných podmínkách. Zajistilo, že umělá inteligence dokáže zachovat stabilní výkon i při zpoždění komunikace nebo pomalejším datovém spojení v reálném světě.

Po úspěšném laboratorním ověření tým provedl terénní testy na dvou místech v Lubbocku v Texasu: ve větrné elektrárně SWiFT Sandia a v mikrosíti GLEAMM Texas Tech University, která zahrnuje aktivní datové centrum. Platforma DERMS byla přímo připojena k živému, provoznímu zařízení. Testování vyhodnocovalo výkon umělé inteligence v reálném čase za měnících se podmínek, a to jak se zapnutým, tak s vypnutým kontrolérem. Během terénních testů řídicí prvky s umělou inteligencí úspěšně stáhly napětí v místě, které obvykle běží o 5 procent nad normálem, zpět k ideální cílové úrovni.