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按需响应同样也有可能会带来不期望的效果,例如在消耗过程中的大规模同时反弹。例如在按需响应结束之后,很多冰箱需要吸取额外的电量来让内部温度降低到所需级别之下。
最后,按需响应还存在一个潜在的重大安全问题:从很多设备上收集能源使用数据的中心系统,可能遭到恶意攻击以及信息篡改。这可能会破坏电网的平衡,以及对客户欠款的追踪。
看人工智能如何提供帮助
面对这些挑战,新兴的人工智能似乎就是你所寻找的答案。例如,为了筛选最佳的电网参与者,电网运营商可以使用复杂的机器学习技术,模拟特定设备的行为以及电池存储单元来审查智能电表和传感器的数据。
智能电网概念:工业和智能电网设备身处于一个联网网络中。可再生能源和智能电网技术所创建的智能城市将满足未来生活居住的各项需求。
在注册电网存储之后,根据预测算法对充电/放电数据进行分析,未来可以预估电池组或电池单元的有效寿命。拥有者依然可以获得适当的补偿,而且能够较为直观的知道电池大概还能持续多久。
涉及池中的设备管理,人们曾经认为可以使用单独的智能电表或者控制设备在云端充当中心服务器。事实上,这种智能电表的造价非常昂贵,而且需要服务器在更短的时间(以毫秒为单位)内分析数据,一旦池中超过数千台设备就会崩溃,因此这种方案是不可行的。
替代解决方案就是在电网本身上安装能够检测需求程度的计量装置,根据需求相应的调整输出功率。这不仅能够承担中心服务器的压力,只需要在区域级别进行计量,而不是每个电力设备。但这依然遗留了一个复杂的控制问题--如何协调所有设备的用电需求。来自赫瑞瓦特大学的科研团队正使用基于人工智能的算法来解决这个问题。
在洞察算法理论到开发奖励/惩罚机制(确保池中有足够多的客户参与,在必要的时候做出响应),人工智能的研究都提供了很大的帮助。研究人员也乐观的认为,区块链技术(运用于比特币)可以夯实分散总账系统的基石,让用户数据规避单个存储点的安全风险。
在英国和其他地区的多家人工智能研究机构,已经着手应对这些挑战,而且一些初创公司已经开始实践开发此类系统,例如相对简单的机器学习版本已经开始投入使用。站在国际的最前沿,英国有更好的机会在接下来几年实现更智能的按需响应。
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