台電月刊 - 打開電力新視野

AI大數據神預測 智慧調度熱線不超載

698期

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文、圖—供電處 李志賢

繼108年獲得台電AI大數據運用競賽第一名後,供電處再次串連產學界,跨域合作,以更精準的預測模型,為能源轉型開創一項潛力十足的應用技術。

「這是一條送電的線路,聯繫你和我;溫度升起那就表示,負載悄悄多;有了我們,再也別想超載半秒鐘;因為容量,對大家來說,還能有更多」又唱又跳的精彩隊呼進場,已預告了供電處再次問鼎「2020台電AI大數據運用競賽」的企圖心。

在108年,供電處即榮獲AI大數據運用競賽第一名,並代表台電參加總統盃黑客松競賽,故此次參賽背負蟬聯冠軍壓力。除了積極蒐集業務亮點,同時也考量到再生能源大量併網衝擊輸電容量,最終由線路組同仁與臺灣大學生物機電科學系團隊組隊,隊名取為活潑的「熱線你和我」,並以「應用長短期記憶模型於動態熱容量之預測」為題報名參賽。

輸電量預測更精準 電力調度效率高

輸電線路的容量預測在精進電力調度上扮演重要角色,供電處團隊透過161kV頂湖~樹德線8具裝設完成之線上感測器及微型氣象站,即時監測輸電線的溫度、導線弛度、電流及所處的風速、溫度等資訊,再透過國際電機電子工程師學會制定的公式(IEEE Std.738-2012),將數據轉換為輸電線路的動態熱容量值。相較於過去僅考慮輸電線路本身因素的靜態熱容量,動態熱容量將輸電線所處環境的風速、風向及溫度等天氣條件一併納入考量,因此更貼近線路的實際狀況,在預測實際容量最大使用率及併網裕度上也更具優勢。

除了採用更為精準的動態熱容量外,團隊導入長短期記憶模型(Long Short-Term Memory,LSTM)以預測未來一定時間內的動態熱容量變化,不僅能提前發現異常線路,更可提高電力調度的靈活性。團隊先轉換106年8月至108年5月蒐集到的23,783筆數據後,再導入LSTM模型進行深度學習,透過交叉比對、持續修改優化,最終以109年9月份實際運轉電流、靜態電容量(Static Thermal Rating,STR)及預測6小時之動態熱容量(Dynamic Thermal Rating,DTR)進行分析比較,除準確性高達96.6%外,輸電容量平均可增加70.3%,等同於新設一條輸電線路。

簡單來說,可將輸電線路想像成高速公路;熱容量代表車流量;由靜態熱容量改為動態熱容量,表示改變了車流量的計算方式,透過將天氣資訊納入考量,讓車流計算更精準;而將動態熱流量套入長短期記憶模型,即代表將更精準的車流量數據導入模型演練,提前得知未來一段時間的車流,因此可預作因應、調度。也因為計算方式更精準,即使車流量再增加七成,也不會影響運輸效率,等於多開了一條道路。

產學團隊分工合進 拼競賽也培養專業

「應用長短期記憶模型於動態熱容量之預測」專案因涉略面向廣,故團隊採分工方式進行,供電處由徐益逢組長負責專案管理,線路組李志賢課長、洪永翰及蔡秉桓負責感測器布建,鄭財貫課長、王聖評及阮裕盛負責資料收集;臺大團隊則由楊育誠博士、吳承哲及陳秀珠負責資料處理及資料分析建模。

經過近6個月的議題研討與不斷修正,從議題選定、隊名發想,到隊呼等,供電處線路組同仁無不齊心協力,透過自發性討論與腦力激盪,逐步得出具體共識,年輕生力軍為公司數位化轉型帶來希望。而由臺灣大學生物機電科學系江昭皚教授領導的優質團隊,在過程中不僅提供專業精準的模型預測,其中楊育誠博士更多次傾囊相授AI模型程式基本概念,並實際操作預測與修正流程,讓團隊成員從線路容量基本理念,逐步了解導入動態熱容量運用AI大數據分析手法進行預測,可謂收穫豐碩。

而團隊成員在下班後時常相約研討,假日在宿舍演練、彩排更是家常便飯。競賽當天的精彩演出,也歸功於「台電吳念真—許國隆處長」及「台電李安—張涵曦副處長」兩人的傾力編導,奪冠實至名歸。

助能源轉型 AI技術展望升級

得獎是肯定也是責任,「數位轉型」時代來臨,輸電線路需導入智慧科技。未來對於尖峰負載的電力需求,將不以大型發電機組為主要提供者,改以需量反應轉移、降低尖峰負載,或再生能源提供等方式滿足需求。台電為配合政府能源轉型政策,加上大量再生能源於熱區併入電力系統,輸電線路將面臨超過安全電流的瓶頸。此時,若透過動態熱容量需量調節,可優化、有效率地調度電力,不但增強系統韌性也減少停電時數,穩定地推動轉型。

不過,此預測技術未來仍需業界及學界專業團隊協助,導入更多AI人工智慧,升級為2.0版。同時,進一步落地推廣,建立調度人員的信心,實地應用以提升線路容量,解決壅塞,延緩、降低線路建設鉅額投資成本。

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