Sensores e Inteligência artificial melhoram a transmissão de energia

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 – PrognoNetz: Redes de sensores de autoaprendizagem para prever a capacidade de carga de linhas aéreas – Adaptar a operação ao clima para o uso da rede de forma otimizada

Cortesia KIT: A fim de integrar as fontes renováveis ​​geralmente voláteis no fornecimento de energia, são necessárias capacidades mais altas na rede elétrica. No entanto, a necessidade de novos terraços de construção pode ser reduzida se as linhas aéreas existentes puderem ser melhor utilizadas, dependendo das condições climáticas. Para este propósito, pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Karlsruhe (KIT) no projeto conjunto “PrognoNetz” estão trabalhando em redes de sensores de auto-aprendizagem que modelam o efeito de resfriamento do clima usando dados do mundo real. Isso permite que mais energia seja enviada pela linha sob condições favoráveis.

A rápida expansão das energias renováveis ​​- energia eólica no norte, energia fotovoltaica no sul – juntamente com o crescente comércio internacional de eletricidade demandam cada vez mais a rede de transmissão de eletricidade. Para transportar a energia elétrica dos produtores aos consumidores, o desligamento temporário de centrais produtoras de electricidade a partir de fontes renováveis ​​- especialmente em níveis de vento altas – para prevenir e global para garantir alta segurança do abastecimento, parece necessária uma expansão significativa da infra-estrutura de rede existente. No entanto, isso envolve longos procedimentos de aprovação e altos custos.

No entanto, a necessidade de novos terraços de construção pode ser significativamente reduzida, utilizando-se melhor as linhas aéreas existentes. “Por isso, é possível aumentar significativamente o transporte atual, dependendo das condições climáticas, tais como temperatura ambiente, radiação solar, velocidade do vento e direção do vento sobre o padrão”, disse o professor Wilhelm Stork, diretor da Tecnologia Microsystems no Instituto de Tecnologia de Processamento de Informação (ITIV) do KIT. “Este aumento pode ser alcançado sem exceder a temperatura máxima permitida do condutor e sem cair abaixo das distâncias mínimas entre o condutor e o solo ou objetos.” O efeito de resfriamento da topografia e vegetação local é de particular importância aqui.

O projeto liderado pelo ITIV “PrognoNetz – redes de sensores de autoaprendizagem para operação de linhas aéreas dependentes do clima” visa o monitoramento de linhas aéreas de alta resolução em tempo real. até mesmo o serviço de meteorologia UBIMET GmbH Karlsruhe, de Baden-Württemberg operador do sistema de transmissão TransnetBW GmbH, com sede em Stuttgart, as empresas de TI estão UNILAB AG Paderborn sobre o projeto cooperativo, o GWU-Umwelttechnik GmbH Erftstadt e Wilmers Messtechnik GmbH Hamburgo envolvidos. O projeto, financiado pelo Ministério Federal para Assuntos Econômicos e Energia (BMWi), começou no início de 2019 e dura três anos.

Em pesquisa e indústria parceiros PrognoNetz para desenvolver redes de sensores completos com sensores inteligentes – são colocados em pequenas distâncias uns dos outros e na proximidade suficiente de linhas aéreas para capturar as condições meteorológicas precisas – ao contrário estações meteorológicas convencionais. As redes de sensores também são projetadas para suportar condições ambientais adversas e fornecer dados críticos sem fio e confiáveis ​​para o centro de controle. Novos algoritmos são projetados para fornecer aos sensores uma função de autoaprendizagem para que eles possam gerar automaticamente previsões de carga mais precisas para horas ou até dias, com base nos dados meteorológicos sendo distribuídos. Com base em dados meteorológicos históricos e características topográficas, modelos inteligentes são formados para cada linha da rede elétrica.

A rede meteorológica de autoaprendizagem desenvolvida no PrognoNetz será inicialmente utilizada em linhas de energia de alta tensão e equipamentos do parceiro TransnetBW. “Com esta baseado em rede de inteligência artificial, redes de energia existentes, ajustando a operação das condições meteorológicas pode sempre optimamente utilizadas e gargalos ponte”, diz Wilhelm Stork. “Isso permite que a eletricidade seja aumentada em 15 a 30 por cento sob condições favoráveis, ou seja, baixas temperaturas externas ou ventos fortes.”

Detalhes sobre o Centro de Energia do KIT: http://www.energie.kit.edu 

Como “A Universidade de Pesquisa na Associação Helmholtz”, o KIT cria e comunica conhecimento para a sociedade e o meio ambiente. O objetivo é fazer contribuições significativas para os desafios globais nas áreas de energia, mobilidade e informação. Cerca de 9.300 funcionários trabalham juntos em bases amplas e disciplinares em ciências naturais, engenharia, negócios, humanidades e ciências sociais. Seus 25.100 estudantes preparam o KIT para tarefas responsáveis ​​na sociedade, economia e ciência por meio de um programa de graduação universitária orientado à pesquisa. A atividade de inovação no KIT preenche a lacuna entre o conhecimento e a aplicação para benefício social, prosperidade econômica e preservação de nossos meios naturais de subsistência.

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