Isı dalgalarından kaynaklanan elektrik kesintilerini önlemek için Yapay Zeka. Ve bu nedenle, ağ arızalarını önleyin ve önleyin. Özellikle uzmanların belirttiği gibi “küresel ısınma nedeniyle önümüzdeki yıllarda daha da kötüye gidecek bir eğilimle birlikte ısı dalgalarının artmasına neden olan” iklim değişikliği ışığında. araştırmacılarını içeren çalışma projesinin amacı budur.Aeneasolanlarla Bari Politeknik ve Roma Tre Üniversitesi. Rafael programı kapsamında geliştirilen ve Üniversite ve Araştırma Bakanlığı tarafından finanse edilen ve Güney İtalya dağıtım ağında test edilen proje, makine öğrenme.
“Enerji dağıtım altyapıları, özellikle büyük kentsel alanlarda, doğal afetlere ve sıcak hava dalgaları gibi aşırı hava olaylarına karşı özellikle savunmasızdır” diye açıklıyor. Enea Akıllı şebeke ve enerji ağları laboratuvarı başkanı Maria Valenti -. Bu nedenle, örneğin yenilikçi yaklaşımımızda kullandığımız veri analizi ve makine öğrenimi teknikleri gibi herhangi bir arızanın tahmin edilmesi için yeni ağ izleme ve yönetim çözümlerinin belirlenmesi önemlidir».
Ayrıca, araştırmacının öne sürdüğü gibi, “bu fenomenlerin yoğunluğu ve süresi, özellikle kentsel alanlarda elektrik dağıtım şebekesinde artan sayıda arızalara neden oluyor ve bunun sonucunda bakım maliyetleri, hizmetler ve genel olarak insanların yaşamları üzerinde olumsuz bir etki yaratıyor”. Çalışmanın ilk aşamasında ekip, güneydeki büyük bir elektrik şebekesinde 2015 ve 2020 yılları arasında kaydedilen arızalara ilişkin veriler, hava koşulları (ortam sıcaklığı ve nem) ve enerji akışları hakkında algoritmayı “eğitti”. olası korelasyonların belirlenmesi. Sonraki operasyonel aşamada, Enea tarafından vurgulandığı gibi, araştırmacılar sistemi bir dizi girdi verisinin analizi için test ettiler (eğitim aşamasında görülmedi).
Test edilen algoritmalar arasında özellikle biri, hem meteorolojik koşulların hem de enerji ihtiyaçlarının bir fonksiyonu olarak incelenen elektrik şebekesinin gelecekteki arızalarını tahmin etme açısından en doğru sonuçları verdi. “Araştırmacı, arızaları tahmin etme yeteneğine sahip olmanın potansiyel olarak şebeke operatörünün elektrik hizmeti kullanıcıları için kesintileri en aza indirmeyi amaçlayan düzeltici eylemleri uygulamasına izin verdiğini” ekliyor. İklimlendirme sistemlerinin daha fazla kullanılması ve “hava sıcaklığının genellikle 40°C’yi aşması ve saatlerde bile tarihi değerin üzerinde kalması” nedeniyle özellikle günün en sıcak saatlerinde yoğunlaşan elektriğe olan talebin artması. Ortalama», araştırmacı, çalışmalardan ortaya çıkan bir yönün altını çiziyor: «hataların çoğu kablo ek yerlerinde meydana geldi ve bu nedenle, bu elemanlar ısı dalgaları sorunlarından daha fazla zarar görüyor ». “Daha esnek ağlar elde etmek için daha hedefli analizler yapabilecek olan” elektronik bileşen operatörleri ve üreticileri için yararlı bir unsur. Bu nedenle sadece bakım değil, aynı zamanda tahmin de.
Araştırmacı, “Önerilen yaklaşım sayesinde, ağ yöneticisi, ilgili dağıtım ağında düzeltici eylemler gerçekleştirmek için uygun şekilde ‘eğitimli’ arıza tahmin modelimizi kullanabilecek ve altyapının hasar görmesini ve vatandaşların ve işletmelerin kesintiye uğramasını önleyebilecektir. . özellikle, yüksek sıcaklıklar ve ısı dalgalarının neden olduğu arızaların çoğunun yoğunlaştığı Mayıs ve Eylül ayları arasındaki dönemde»
