【海外】当把RT-OPF技术通过芯片嵌入智能电表
- 2022/6/10 8:37:29 15759
- 来源：环球表计
【仪表网 仪表产业】NVIDIA与UITILDATA合作开发软件定义一款新的智能电网芯片，为Grid Edge领域创新。据说，该智能电网芯片可以实时最优潮流(RT-OPF)技术，将帮助优化源网荷，确保稳定和高效的电网运行。这种新设计的芯片将嵌入智能电表，以增强电网的弹性，并整合分布式能源(DER)，包括太阳能、存储和电动汽车(EVS)，使地区电网变得更高效、更节能。
能源源软件公司Utilidata正在开发一种芯片，其网格操作软件嵌入到 NVIDIA的人工智能处理器中。该芯片旨在集成到智能电表中，旨在在电网边缘提供新水平的态势感知和实时控制，以增强弹性并支持分布式能源的进一步整合。
Utilidata的机器学习软件利用来自智能电表和其他配电网设备的实时数据来检测异常情况，与NVIDIA的Jetson边缘AI计算平台和AI Enterprise软件相结合，以提供增强的计算和分析能力。
为电网提供“谷歌地图”
Utilidata总裁兼首席运营官Jess Melanson运用了一个巧妙的比喻，将这个技术比作为行业提供谷歌地图，只是不是用来找咖啡店，而是用来了解电流、电动汽车充电需求、太阳能生产和客户使用概况......
Melanson这样介绍道：
该技术的处理能力将允许每个节点监控异常情况，并将它们与不断增长的数据库进行实时比较，从而了解每个分支、网络攻击或即将发生的设备故障之间的区别；
具有这种计算能力的电网可以提供即时的太阳能互连，无需昂贵的电网升级即可无缝集成数百万辆电动汽车，参与持续的需求管理，预测和防止停电，并为电网运营商提供执行外科手术、有针对性的需求的能力在紧急情况下脱落；
早期试点包括美国能源部 (DOE) 的国家可再生能源实验室 (NREL)，作为其实时最优潮流 (RT-OPF) 技术规模化和商业化的一种方式；
该技术可实现高度本地化的负载控制，无缝集成越来越多的分布式资源，同时确保稳定高效的电网运行。
重新定义边缘计算在分布式能源的应用
“迄今为止，RT-OPF等技术的可扩展性和商业潜力一直受到一次性硬件解决方案的限制，”NREL电网自动化和控制部门经理 Santosh Veda说。“而通过开发一种可以嵌入最普遍的公用事业资产之一—智能电表的智能电网芯片，这种方法有可能使该技术得到更广泛的应用和商业化，重新定义边缘计算在分布式能源集成和弹性方面的作用。”
此次合作还有望为清洁能源公司和第三方市场参与者(包括现有电表制造商)带来新的机会，他们能够在NVIDIA的Jetson上构建和部署新的软件定义功能。对Jetson的云原生支持还将帮助Utilidata频繁地提高准确性，并在应用程序的整个生命周期中大规模快速部署新算法，同时最大限度地减少停机时间。
当智能电表寄予更高期望
不管是碳中和目标、电网转型、清洁能源.......世界范围内都对智能电表的功能给予了更高的期望。
投资30亿美元！智能电表和智能电网是 SDG&E 清洁能源计划的关键
南美洲第四大城市圣地亚哥的天然气与电力公司 (SDG&E) 已提交2024-2027年30亿美元的计划，用于持续推动清洁能源。该计划预计将于2024年1月1日生效，重点是增强公司电力和天然气网络的弹性，并以实现加州到2045年实现碳中和的目标为目标。
主要投资之一是下一代智能电表的实施，以便让客户对他们的能源使用有更多的控制、访问和洞察力。电网现代化计划采用尖端技术，以实现更多可再生能源发电、储能和电动汽车 (EV) 充电的集成，而电网自动化和遥感工具以及更换老化或容易出现故障的设备旨在减少停电的风险。
更多公用事业规模的电池系统瞄准战略位置，以期最大限度地利用太阳能，目前太阳能通常在中午被削减，没有被充分利用。而且加州的所有轿车的销售都必须到2035年实现零排放，到2045年实现中型和重型汽车零排放，故电动汽车充电基础设施将持续扩大。
其他计划投资则包括开发额外的清洁燃料来源，例如绿色氢、加固电力线以降低野火风险、升级具有电池存储的微电网以及加强网络安全和技术基础设施以应对不断变化的安全威胁。
天然气基础设施的提议包括加速更换老化的塑料天然气管道，以提高安全性和可靠性并减少甲烷排放。
“鉴于气候变化和对清洁能源未来日益增长的需求，该计划最终将带来改善，为现在和子孙后代创造长期利益，”SDG&E总裁Bruce Folkmann评论道。“我们提出的预算提案代表了数百名SDG&E员工的认真努力，以在降低成本和进行清洁能源未来所需的基础设施投资之间取得适当的平衡。”
据SDG&E估计，与2023年相比，该计划是时候将使客户的电费增加9美元，煤气费增加9.60美元。加利福尼亚州的要求是，受监管的公用事业公司必须每四年提交一次“一般费率案例”，概述其资本投资以及运营和维护的预测成本。
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