Ценность алгоритмов оптимизации энергопотребления отражается не только в теоретических расчетах, но, что более важно, они заключаются в решении чрезвычайно сложных задач управления энергопотреблением в реальных системах. Он опирается на точные модели и интеллектуальные процессы принятия решений для непосредственного повышения энергоэффективности и снижения эксплуатационных расходов во многих различных областях, таких как центры обработки данных, интеллектуальные сети, промышленное производство и т. д.
Как использовать алгоритмы искусственного интеллекта для оптимизации энергопотребления на охлаждение центра обработки данных
В дата-центре высокое энергопотребление обусловлено главным образом необходимостью обеспечения непрерывности бизнеса! Поэтому была принята стратегия переохлаждения. Традиционная модель управления лишена возможности динамической корректировки, что приводит к напрасной трате энергии. В настоящее время эффективным решением стало использование технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для динамической оптимизации холодильной системы.
Одним из практических решений является внедрение системы оптимизации энергосбережения с использованием искусственного интеллекта. Эта система использует технологию машинного обучения для моделирования и мониторинга среды компьютерного зала в режиме реального времени для динамической регулировки мощности охлаждения. В реальных случаях данное решение не предполагает масштабной замены оборудования, а осуществляет интеллектуальную трансформацию на базе существующих мощностей. Данные испытаний показывают, что после применения такого решения по оптимизации общий коэффициент энергосбережения центра обработки данных может достигать около 25%, а эффективность использования энергии, то есть значение PUE, значительно улучшилось.
Как выполнить глобальную оптимизацию планирования в распределенных микросетях
С популяризацией распределенных источников энергии, таких как фотоэлектрические системы и накопители энергии, управление энергопотреблением расширилось от оптимизации единого «потребления энергии» до скоординированного распределения «источника, сети, нагрузки и хранения». Для достижения наилучших экономических результатов микросетевая система должна всесторонне измерять множество факторов, таких как прогноз выработки электроэнергии, спрос на нагрузку, состояние хранения энергии и рыночную цену на электроэнергию.
Глобальная оптимальная диспетчеризация осуществляется в системе управления электроэнергией микросети с помощью продвинутых алгоритмов, таких как алгоритм экономической диспетчеризации на основе модельного прогнозирующего управления или MPC, который может координировать работу распределенных ресурсов. Практика показывает, что по сравнению с независимым режимом работы фотоэлектрического оборудования и оборудования для хранения энергии глобальная оптимальная диспетчеризация может улучшить общую экономику микросети на 5–25%. Такая оптимизация напрямую приводит к снижению энергопотребления и затрат. В некоторых заводских случаях общее потребление энергии было снижено на 14%, а стоимость электроэнергии оптимизирована на 7%.
Предоставляйте глобальные услуги по закупкам слабых текущих интеллектуальных продуктов!
Как использовать обучение с подкреплением для оптимизации общей энергоэффективности облачных центров обработки данных
Проблема энергопотребления, с которой сталкиваются облачные центры обработки данных, заключается в случайности запросов ресурсов и нестабильности возобновляемых источников энергии, что может легко привести к дисбалансу в планировании вычислительных ресурсов и ресурсов охлаждения. Общая оптимизация энергоэффективности требует совместной обработки данных о энергопотреблении серверов, а также энергопотреблении систем кондиционирования и охлаждения.
Передовая структура была построена на основе глубокого обучения с подкреплением, которое обычно охватывает несколько основных частей. Он использует модель LSTM многозадачного обучения для совместного прогнозирования энергопотребления и температуры воздуха на входе в шкаф для точной оценки теплового состояния центра обработки данных. Он также использует метод глубокого обучения с подкреплением в сочетании с байесовской оптимизацией для решения проблемы сложности принятия решений при координации вычислительных ресурсов и ресурсов охлаждения. Исследования показывают, что этот метод позволяет добиться общего снижения энергопотребления более чем на 3%, а потребление энергии на охлаждение можно снизить более чем на 16%.
Как квантовые вычисления могут помочь в оптимизации сложных энергетических систем
В энергосистеме существует проблема оптимизации, такая как сочетание агрегатов и выбор местоположения объекта. Он включает в себя большое количество переменных и ограничений. Традиционные алгоритмы здесь столкнутся с узкими местами с точки зрения вычислительной эффективности. Квантовые вычисления начали разрабатывать исследовательские приложения в областях, связанных с энергетикой, из-за их потенциала для решения многомерных задач.
Текущие приложения сосредоточены на конкретных алгоритмах и экспериментальных средах, таких как квантовые алгоритмы, также известные как QIA, и алгоритмы вариационной квантовой аппроксимации, известные как VQAA, которые изучаются для решения задач оптимизации выработки электроэнергии. Национальная лаборатория возобновляемых источников энергии США NREL сотрудничает с промышленностью в разработке инновационной архитектуры под названием «квантовая петля». Цель состоит в том, чтобы интегрировать возможности квантовых вычислений в среду моделирования энергосистемы в реальном времени для решения сложных задач оптимизации сети, с которыми трудно справиться традиционным суперкомпьютерам. Эти исследования открывают новые возможные пути преодоления узких мест алгоритмов в будущем.
Как оптимизировать энергопотребление конкретных процессов в умном производстве
В конкретных промышленных производственных процессах, таких как сварка стали, потребление энергии тесно связано с параметрами процесса. Целью оптимизации является минимизация потребления тепловой энергии и времени обработки при обеспечении качества процесса.
Реализация этой оптимизации требует построения точной математической модели. Чтобы смоделировать температурное поле и термические повреждения в процессе сварки, исследователи решили краевую задачу дифференциального уравнения теплопроводности. Процесс оптимизации осуществлялся итеративным образом, а параметры управления, такие как рабочая температура и время, постепенно настраивались на узлах однородной сетки до тех пор, пока не была достигнута заданная точность оптимизации или не было исчерпано разрешенное время оптимизации. Этот метод напрямую встраивает управление энергопотреблением в контур управления процессом, обеспечивая двойной контроль энергоэффективности и качества.
Как интеграция фотоэлектрических зданий обеспечивает баланс выработки электроэнергии и потребностей внутренней среды?
При проектировании стеклянных навесных стен для выработки фотоэлектрической энергии необходимо достичь баланса между выработкой электроэнергии, естественным освещением в помещении и энергопотреблением здания. Это многокритериальная задача оптимизации с репрезентативными коннотациями. На него влияет множество различных факторов, таких как плотность застройки и затенение окружающей среды.
Для исследования, проведенного в густонаселенной городской среде Гонконга, была создана многоцелевая система оптимизации. Эта конструкция одновременно оптимизирует соотношение площади окна к стене, расположение фотоэлектрического стекла, площадь фотоэлектрического стекла и светопропускание фотоэлектрического стекла. Его целевая функция охватывает характеристики внутреннего освещения, чистое потребление электроэнергии и т. д. Анализ моделирования показывает, что влияние окружающих зданий чрезвычайно велико: в сценариях с высокой плотностью окружающих зданий чистое энергопотребление здания увеличится на 20,58%, и в то же время доля площади помещений, удовлетворяющая потребности в освещении, уменьшится более чем на 86%. Результаты после оптимизации показывают, что если вы хотите достичь минимального потребления полезной энергии, вы обычно выбираете фотоэлектрическое стекло с относительно низким коэффициентом пропускания, например, коэффициентом пропускания 0,1; однако, если вы хотите улучшить ситуацию с освещением, вам необходимо выбрать стекло с относительно высоким коэффициентом пропускания, например, коэффициентом пропускания 0,7.
Какие технологии (такие как искусственный интеллект, квантовые вычисления и прогнозирование промышленных моделей) среди различных алгоритмов оптимизации энергопотребления, по вашему мнению, с наибольшей вероятностью принесут наиболее значительные изменения в снижении затрат и повышении эффективности обычных промышленных предприятий в ближайшие пять лет? Не стесняйтесь поделиться своими наблюдениями и идеями в области комментариев.
Добавить комментарий