Elettronica di potenza ed Intelligenza Artificiale: un matrimonio perfetto

elettronica di potenza

Gli algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI, Artificial Intelligence) hanno il potenziale per rivoluzionare il settore dell'elettronica di potenza. Gli algoritmi AI possono essere utilizzati per ottimizzare le prestazioni dei sistemi di conversione di potenza, migliorare la sicurezza e l'affidabilità e migliorare l'integrazione delle fonti di energia rinnovabile. Nell'elettronica di potenza, gli algoritmi AI possono essere utilizzati per monitorare e controllare i sistemi di conversione di potenza in tempo reale, rendendo i sistemi più flessibili e reattivi ai cambiamenti nella rete. Analizzando grandi quantità di dati, gli algoritmi AI possono essere addestrati per identificare modelli e fare previsioni, che possono essere utilizzate per migliorare le prestazioni dei sistemi di conversione di potenza. Inoltre, gli algoritmi AI possono essere utilizzati per ridurre la distorsione armonica totale (THD, Total Harmonic Distorsion) nella forma d'onda di uscita, migliorare il tempo di risposta agli errori transitori e aumentare la precisione del sistema. Con la crescente domanda di fonti energetiche rinnovabili, l'uso di algoritmi di Intelligenza Artificiale nell'elettronica di potenza sta diventando sempre più importante e si prevede che continuerà a crescere in futuro. L'articolo cerca di fare una breve panoramica su vantaggi e settori in cui l'AI può essere d'aiuto.

Introduzione

L'Intelligenza Artificiale (AI, Artificial Intelligence) e le tecniche di Apprendimento Automatico (ML, Machine Learning) stanno facendo scalpore in numerosi settori, e l'elettronica di potenza non fa eccezione. L'integrazione dell'Intelligenza Artificiale nell'elettronica di potenza ha aperto la strada a prestazioni, efficienza e flessibilità migliorate nei sistemi di alimentazione elettrica. In questo articolo, daremo un'occhiata più da vicino all'uso dell'IA nell'elettronica di potenza ed a come sta trasformando il settore. I progettisti di convertitori di potenza e le aziende di semiconduttori di potenza stanno attivamente sviluppando tecnologie AI/ML. L'attività di ricerca e sviluppo relativa all'AI nell'elettronica di potenza sta esplodendo. L'applicazione di AI/ML nell'elettronica di potenza è diversa dal suo utilizzo in aree più consolidate come la classificazione delle immagini, il riconoscimento vocale, ecc. La progettazione di convertitori di potenza, l'ottimizzazione dei circuiti di controllo e la manutenzione preventiva sono tre aree chiave in cui AI/ML vengono usati. Nel seguito, sono riportati settori principali, vantaggi e come la tecnologia AI e ML può migliorare il settore finora oggetto di complesse ed intricate analisi matematiche.

Solare e intelligenza artificiale collegati alla rete

Una convergenza di sviluppi, tra cui risorse di calcolo a basso costo e ad alte prestazioni, strumenti di AI migliorati e quantità crescenti di set di dati rilevanti, stanno guidando il crescente utilizzo di AI/ML nei Sistemi Fotovoltaici (PV, PhotoVoltaic), in particolare nel fotovoltaico collegato alla rete. L'Intelligenza Artificiale viene utilizzata per migliorare la progettazione, la previsione, il controllo e la manutenzione dei sistemi fotovoltaici, con conseguente miglioramento del ritorno sull'investimento per i proprietari e gli operatori del sistema. Inoltre, l'Intelligenza Artificiale viene impiegata per migliorare la sicurezza informatica dei sistemi fotovoltaici collegati alla rete sempre più connessi al cloud. Per fare qualche esempio concreto, un'applicazione dei sistemi solari e dell'AI è nell'ottimizzazione del rendimento energetico. Gli algoritmi AI possono essere utilizzati per monitorare e controllare le prestazioni dei sistemi fotovoltaici in tempo reale, il che può migliorare la produzione di energia del sistema. Ad esempio, gli algoritmi AI possono essere utilizzati per tracciare la posizione del sole e regolare di conseguenza l'orientamento dei pannelli solari per garantire la massima esposizione alla luce solare. Gli algoritmi AI possono anche essere utilizzati per prevedere la copertura nuvolosa e regolare la potenza del sistema per ridurre al minimo l'impatto dell'ombreggiatura. Gli algoritmi AI possono anche essere impiegati per rilevare e diagnosticare guasti nel sistema fotovoltaico, come guasti nei pannelli o negli inverter, e per implementare strategie di protezione per ridurre al minimo l'impatto dei guasti sul sistema. Inoltre, gli algoritmi AI possono essere utilizzati per implementare sistemi di gestione energetica intelligenti in grado di ottimizzare la distribuzione dell'energia generata dal sistema fotovoltaico. Gli algoritmi AI possono analizzare i modelli di consumo energetico del sistema e la disponibilità di energia dal sistema fotovoltaico e regolare la distribuzione dell'energia per massimizzare l'efficienza energetica e ridurre così lo spreco di energia. Questi sono solo alcuni esempi dei modi in cui l'AI può essere applicata ai sistemi solari per migliorarne le prestazioni, l'efficienza e l'affidabilità. L'integrazione degli algoritmi di Intelligenza Artificiale nei sistemi solari ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui l'energia solare viene generata e utilizzata e per rendere i sistemi di energia rinnovabile più accessibili e alla portata di tutti. Nel prossimo futuro, la massimizzazione del valore dei sistemi PV si baserà sempre più su un'architettura IA basata su una sinergia tra il dispositivo (singoli inverter), l'edge (controllo del sistema PV/array) e il cloud (per la formazione continua dell'AI e il supporto ML).

Dispositivo: verranno aggiunte capacità di raccolta dati in tempo reale ad alta precisione a inverter per pannelli fotovoltaici. Quella raccolta dati servirà a più scopi. Consentirà l'utilizzo di algoritmi di AI per il controllo in tempo reale dell'ottimizzazione del rendimento energetico a livello di stringa, la risposta in tempo reale al controllo connesso alla rete e la rilevazione dell'arco DC, basata sulle capacità di inferenza, esecuzione e controllo a loop chiuso in tempo reale dell'AI. I dati saranno anche inviati verso Edge e Cloud per supportare le attività di ML.

Edge: i controller di array PV trarranno benefici dall'aggiunta di capacità ML che supporteranno miglioramenti continui nell'ottimizzazione della produzione di energia e consentiranno livelli più elevati di funzioni interattive con la rete. Come gli inverter a livello di dispositivo, questi controller raccoglieranno dati in tempo reale per motori di inferenza di AI (possibilmente basati sulla logica fuzzy) e invieranno i dati al cloud per funzioni ML più avanzate.

Cloud: un motore di addestramento e inferenza AI/ML nel cloud implementerà un addestramento continuo e ottimizzerà gli algoritmi di AI su dispositivo ed edge, riducendo la necessità di aggiungere potenza di calcolo costosa. Inoltre, l'addestramento AI/ML nel cloud potrebbe avere accesso a vasti set di dati composti da input da più installazioni di PV. Combinando i dati da più installazioni potrebbe dare una precisione ancora più alta nei motori di inferenza di AI in ogni location. I modelli di inferenza sul dispositivo e sull'edge verranno aggiornati in batch, ottenendo una collaborazione efficiente.

Attualmente, i controller tradizionali di inverter PV sono basati su sistemi di controllo Proporzionali-Integrali (PI) e Proporzionali-Derivatori (PD). Quando vengono aggiunti gli algoritmi di AI al controller, il tempo di risposta dell'inverter agli errori transitori e la precisione del controller possono entrambi essere migliorati. Inoltre, i controller di inverter basati su AI possono ridurre il THD (Total Harmonic Distortion, Distorsione Armonica Totale) nella forma d'onda di uscita. Sono in fase di sviluppo una varietà di approcci per il controllo dell'inverter PV, tra cui i loop di controllo con logica fuzzy e la logica fuzzy specificamente per la sintonizzazione del controller PID per una maggiore robustezza.

Sistemi di conversione di potenza

Un sistema di conversione della potenza è un dispositivo o insieme di dispositivi che trasforma l'energia elettrica da una forma all'altra. Questo processo è noto come conversione della potenza. Il sistema converte tipicamente l'energia elettrica ad alta tensione e bassa corrente in energia elettrica a bassa tensione e alta corrente, o viceversa. L'obiettivo principale della conversione della potenza è di regolare la tensione e la corrente dell'energia elettrica in modo che possa essere utilizzata efficacemente da un'applicazione o un carico specifico. I sistemi di conversione della potenza possono essere trovati in una varietà di applicazioni, come caricabatterie, alimentazioni di corrente continuamente disponibili, sistemi di energia rinnovabile, veicoli elettrici e molti altri. Sono essenziali per convertire l'energia elettrica da una fonte rinnovabile, come solare o eolica, in una forma che possa essere immagazzinata in batterie o utilizzata direttamente da dispositivi elettronici. Esistono diversi tipi di sistemi di conversione della potenza, tra cui convertitori DC-DC, convertitori AC-DC, inverter DC-AC e convertitori AC-AC. Ogni tipo di sistema di conversione della potenza serve uno scopo specifico e viene progettato per soddisfare i requisiti di un'applicazione o un carico particolare. Uno dei vantaggi più significativi dell'IA in questo settore è la sua capacità di ottimizzare i sistemi di conversione di potenza. Nei sistemi di conversione di potenza convenzionali, l'efficienza e le prestazioni sono ottimizzate attraverso l'uso di modelli matematici e algoritmi di controllo. Tuttavia, questi modelli sono limitati dalle ipotesi che formulano e dai dati su cui si basano. Con l'Intelligenza Artificiale, queste limitazioni possono essere superate utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per modellare il comportamento dei sistemi di conversione di potenza. Questi algoritmi possono essere addestrati su grandi quantità di dati (big data), consentendo lo sviluppo di modelli altamente accurati che possono essere utilizzati per ottimizzare le prestazioni dei sistemi di conversione di potenza. Un esempio specifico dell'uso dell'Intelligenza Artificiale per l'ottimizzazione dei sistemi di conversione di potenza è l'applicazione delle reti neurali. Le reti neurali sono un tipo di algoritmo di apprendimento automatico ispirato alla struttura e alla funzione del cervello umano. Nell'elettronica di potenza, le reti neurali possono essere utilizzate per modellare il comportamento dei sistemi di conversione di potenza e per prevedere il loro comportamento futuro. Queste previsioni possono essere utilizzate per ottimizzare le prestazioni del sistema regolandone i parametri operativi in tempo reale. Ancora, l'Intelligenza Artificiale può essere utilizzata anche per ottimizzare la gestione dell'alimentazione dei sistemi di conversione dell'energia. La gestione dell'alimentazione è un aspetto critico dei sistemi di conversione dell'energia, in quanto determina come l'energia viene fornita al sistema e come l'energia viene sprecata. L'Intelligenza Artificiale può essere utilizzata per ottimizzare la gestione dell'alimentazione sviluppando algoritmi in grado di regolare dinamicamente il flusso di alimentazione in tempo reale, migliorando l'efficienza complessiva del sistema. Un'altra area in cui l'Intelligenza Artificiale sta avendo un grande impatto nell'elettronica di potenza è il controllo dei sistemi di conversione di potenza. Nei sistemi di conversione di potenza convenzionali, gli algoritmi di controllo utilizzati sono limitati dai presupposti sottostanti e possono essere influenzati dai cambiamenti nel comportamento del sistema. Con l'Intelligenza Artificiale, gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per sviluppare sistemi di controllo in grado di adattarsi ai cambiamenti nel comportamento del sistema di conversione di potenza, fornendo prestazioni e stabilità migliorate.

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