DRIFT

Optimizacija obratovanja nizkonapetostnega distribucijskega omrežja v realnem času z integrirano prilagodljivostjo z uporabo globokega ojačanega učenja

Projekt DRIFT (Deep Reinforcement learning for optimisation of LV distribution network operation with Integrated Flexibility in real-Time) je namenjen razvoju naprednega algoritma za nadzor distribucijskega omrežja v realnem času z uporabo globokega ojačanega učenja (DRL), ki bo obravnaval izzive, ki jih v sodobnih elektroenergetskih sistemih predstavlja vse več obnovljivih virov energije, električnih vozil in toplotnih črpalk. Z optimalnim izkoriščanjem prožnosti aktivnih uporabnikov omrežja – kot so toplotne črpalke, sončne elektrarne in baterijska skladišča – želi projekt izboljšati napetostne profile, preprečiti preobremenitev transformatorjev in povečati zmogljivost gostovanja omrežja brez drage okrepitve infrastrukture. Algoritem bo zasnovan, preizkušen brez povezave z zgodovinskimi in simuliranimi podatki ter nato izveden v dejanskem nizkonapetostnem distribucijskem omrežju. Sodelovanje strokovnjakov s področja modeliranja omrežij, umetne inteligence in upravljanja omrežij z Univerze v Ljubljani in družbe DSO Elektro Gorenjska skupaj s podporo ključnih deležnikov v panogi, kot sta družbi SODO in ELES, zagotavlja razširljivost, ponovljivost in sprejemljivost rešitve v panogi.

Financiranje projekta:

Agencija za raziskave in inovacije Republike Slovenije