Hoe kun je onzekerheden in de microgridoperatie modelleren voor een efficiënter ontwerp en energiebeheer?

In de context van microgridoperationele strategieën vormen de onvoorspelbaarheid en de intermitterende aard van de energieproductie van hernieuwbare energiebronnen, zoals zonne-energie (PV), een aanzienlijke uitdaging voor zowel de betrouwbaarheid van operationele als planningsoplossingen. De complexiteit van deze uitdaging wordt vergroot door de noodzaak om toekomstige prestaties nauwkeurig te voorspellen, wat essentieel is voor het optimaliseren van de energieproductie en -consumptie in microgrids. In dit hoofdstuk wordt de onzekerheid van de zonne-energieproductie en de belastingvoorspelling aangepakt door middel van een geavanceerd machine learning-algoritme, specifiek de Extreme Learning Machine (ELM), een type kunstmatig neuraal netwerk dat geschikt is voor voorspellingen van zowel PV-irradiantie als de belasting.

Het model dat wordt gebruikt in de ELM is een enkel-laags feed-forward netwerk, zoals geïllustreerd in de bijbehorende diagrammen. Het belangrijkste voordeel van de ELM is de eenvoud en snelheid van het trainen van het netwerk: de inputgewichten en -biasen worden willekeurig gekozen, terwijl de outputgewichten analytisch worden berekend door middel van een directe matrixberekening. Deze outputgewichten kunnen worden berekend met de minimal norm least square methode, wat de berekening van de voorspellingswaarden mogelijk maakt.

De voorspellingen worden georganiseerd in gelijke bins, die de voorspelde waarden categoriseren volgens hun onzekerheidsniveau. Dit betekent dat voor een voorspelling van bijvoorbeeld een zonne-irradiantie tussen 930 W/m² en 1033 W/m², een distributie van werkelijke meetwaarden uit het verleden binnen dit bereik wordt gebruikt om een inschatting van de onzekerheid te maken. Door dit proces voor verschillende voorspellingen toe te passen, worden onzekerheidsdistributies gegenereerd die vervolgens kunnen worden gebruikt om verschillende operationele scenario’s voor de microgrid te simuleren. Het model biedt een robuuste manier om de betrouwbaarheid van de voorspellingen te verbeteren door niet alleen de centrale waarde van de voorspelling te gebruiken, maar ook de variabiliteit ervan in verschillende omstandigheden.

Een belangrijk voordeel van deze aanpak is dat het mogelijk maakt om een breed scala aan mogelijke toekomstscenario’s te genereren door willekeurige monsters te trekken uit de onzekerheidsdistributies die zijn afgeleid van de forecast bins. Dit zorgt ervoor dat de microgridoperator rekening houdt met een breed scala aan mogelijke toekomstige scenario’s en niet slechts met een enkel, bepaald resultaat. Zo kunnen er meerdere simulaties worden uitgevoerd op basis van verschillende onzekerheidsniveaus, wat de besluitvorming voor de operationele planning verbetert.

Het model kan zowel voor de zonne-energieproductie als voor de belasting worden toegepast. De belastingvoorspelling maakt gebruik van inputfactoren zoals het uur van de dag, de dag van de week, en de lastgrootte zelf, terwijl de zonne-energievoorspelling afhankelijk is van de zonne-irradiantie, temperatuur, en het uur van de dag. Beide modellen maken gebruik van historische data en de bijbehorende onzekerheidsdistributies om de voorspellingen te genereren. De nauwkeurigheid van deze voorspellingen is essentieel voor het ontwerp en de dimensionering van microgrids.

Essentieel is hierbij de integratie van de kosten van batterijen, de omvormersystemen (PCS) en de zonne-energie-installaties in een holistische benadering. De onderhoudskosten voor de systemen worden berekend op basis van hun vermogen en capaciteit, en de jaarlijkse kosten worden geannualiseerd om een nauwkeurige schatting te geven van de totale operationele kosten.

Hoe Cyberbeveiliging en Internet of Things (IoT) de Microgridbeveiliging Verbeteren

Cyberaanvallen zijn een groeiende bedreiging voor de infrastructuur van microgrids, vooral gezien de complexe interactie van technologieën zoals IoT en kunstmatige intelligentie (AI). Het succes van veel van deze systemen hangt af van de implementatie van geavanceerde detectie- en preventiemethoden die zowel menselijke als technische aspecten van de beveiliging omvatten. Een belangrijk aandachtspunt in deze context is de noodzaak om het bewustzijn van gebruikers te vergroten. Aanvallers kunnen eenvoudig toegang krijgen tot systemen via zwakke punten zoals e-mailbijlagen die kwaadaardige software bevatten, zoals de Black Energy-malware, waarmee het belang van gebruikerseducatie en regelmatige trainingssessies onderstreept wordt.

Tegelijkertijd is het essentieel om robuuste beveiligingsmaatregelen te implementeren om kwaadaardige activiteiten te voorkomen. Een van de meest effectieve manieren om dit te doen is door toegang te vergrendelen via meervoudige authenticatie. Dit houdt in dat de gebruiker niet alleen een wachtwoord nodig heeft, maar ook een tweede stap moet doorlopen, waarbij bijvoorbeeld een beveiligingsmedewerker de toegang goedkeurt. Het is ook cruciaal om de levensduur van wachtwoorden te beperken en regelmatig wijzigingen af te dwingen, zodat voormalige medewerkers geen toegang meer hebben tot systemen.

Naast de fundamentele beveiligingsmaatregelen die voor elke organisatie essentieel zijn, moeten er ook doorlopende verbeteringen plaatsvinden in detectie- en preventiemethoden. Dit geldt vooral voor interne bedreigingen, die soms moeilijker te detecteren zijn omdat ze vanuit het netwerk zelf komen. Het verfijnen van bestaande technologieën zoals kunstmatige intelligentie en machine learning kan een belangrijke rol spelen bij het versterken van de verdediging tegen dergelijke bedreigingen.

De integratie van machine learning en IoT biedt nieuwe mogelijkheden voor de beveiliging van microgrids. Het Internet of Things (IoT) fungeert als een netwerkplatform dat verschillende systemen met elkaar verbindt, waardoor het mogelijk is om apparaten op afstand te besturen en gegevens in real-time te verzamelen en te analyseren. IoT is een cruciaal hulpmiddel bij de overgang van traditionele energienetwerken naar meer geavanceerde smart grids. Deze netwerken kunnen dynamisch worden beheerd met behulp van sensoren en slimme meters die gegevens verzamelen over energieverbruik, spanning en andere kritieke parameters van het netwerk.

Een van de belangrijkste voordelen van IoT is de mogelijkheid om decentrale controle mogelijk te maken, wat de veerkracht van het energiesysteem vergroot. Dit biedt voordelen zoals het optimaliseren van het energieverbruik en het verbeteren van de energie-efficiëntie. De integratie van sensoren en actuatoren in de infrastructuur van slimme meters maakt het mogelijk om energieverbruik op te volgen en te analyseren, wat bijdraagt aan een efficiënter energiebeheer. Dit soort systemen is essentieel voor het beheren van een smart grid, waar een enorme hoeveelheid gegevens moet worden verzameld, verwerkt en opgeslagen om geïnformeerde besluitvorming mogelijk te maken.

De overgang van een traditioneel energienet naar een slim net vereist meer dan alleen technologische innovaties; het vereist ook een systematische aanpak van beveiligingsmaatregelen, waaronder zowel technische als organisatorische controles. Dit omvat het implementeren van robuuste gegevensbeveiligingstechnieken, zoals encryptie en toegangsbeheer, evenals het ontwikkelen van proactieve monitoringmethoden die snel in staat zijn om verdachte activiteiten te detecteren en daarop te reageren. In deze context is machine learning niet alleen nuttig voor de detectie van aanvallen, maar ook voor het voorspellen van potentiële bedreigingen en het optimaliseren van beveiligingsstrategieën op basis van historische gegevens.

Belangrijk is dat de integratie van IoT en geavanceerde analysemethoden zoals machine learning in de context van microgridbeveiliging niet alleen ten goede komt aan de beveiliging van het netwerk, maar ook de algehele prestaties van het energiesysteem kan verbeteren. Slimme netwerken kunnen beter inspelen op de veranderende behoeften van de consument, terwijl ze tegelijkertijd de ecologische voetafdruk minimaliseren door efficiënter om te gaan met energiebronnen.

De sleutel tot succes ligt in een holistische benadering van cybersecurity en de toepassing van geavanceerde technologieën die continu evolueren en zich aanpassen aan nieuwe bedreigingen.

Hoe Kunstmatige Intelligentie en Machine Learning De Betrouwbaarheid van Scheepsenergiebeheersystemen Verbeteren

Het gebruik van Machine Learning (ML) en Internet of Things (IoT) heeft zich bewezen als een cruciale technologie voor de verbetering van het beheer van deze energiebeheersystemen. Kunstmatige Intelligentie (AI) in combinatie met ML kan helpen bij het optimaliseren van de prestaties van het schip door het voorspellen van onderhoudsbehoeften en het verbeteren van de energie-efficiëntie. Daarnaast speelt het gebruik van elektrische energieopslag (ESS) een belangrijke rol in de transitie naar duurzamere energievoorziening aan boord, door de verbranding van dieselmotoren te vervangen door elektrische motoren en groenere energiebronnen.

De beperking die echter vaak optreedt bij elektrisch aangedreven schepen, is de beperkte actieradius van batterijen. Traditionele batterijcapaciteit is vaak niet voldoende om de energiebehoeften van grotere schepen te dekken, waardoor hybride systemen die gebruik maken van zowel batterijen als dieselgeneratoren een tijdelijke oplossing bieden. Alhoewel dit de emissies enigszins kan verlagen, blijft de afhankelijkheid van fossiele brandstoffen bestaan. Voor kleinere schepen, zoals veerboten en cruiseschepen, zijn volledig elektrische schepen, zoals de Ampere uit 2015, al realiteit. Maar voor grotere schepen blijft hybride energieopslag de meest haalbare oplossing, totdat er doorbraken plaatsvinden in batterijtechnologieën of hernieuwbare energiebronnen die voldoende capaciteit kunnen bieden.

Machine Learning biedt een krachtige tool om storingen sneller en efficiënter te detecteren. Er zijn al algoritmen, zoals Naive Bayes en decision trees, die in staat zijn om storingen in het systeem met een hoge mate van nauwkeurigheid te classificeren. Het gebruik van een Kunstmatig Neuraal Netwerk (ANN) heeft bewezen effectief te zijn bij het voorspellen van energievraag en het detecteren van storingen in SMG’s. Het grote voordeel van ML in storingsbeheer is de mogelijkheid om met data-analysemethoden meer specifieke en nauwkeurige diagnostische resultaten te verkrijgen, zonder dat dit afhankelijk is van de fabrikant van de apparatuur. Dit maakt storingsbeheer veel flexibeler en geschikt voor diverse soorten systemen aan boord van schepen.

Ondanks de vooruitgangen op het gebied van storingsbeheer, blijven er uitdagingen. Het analyseren van specifieke apparatuur aan boord van schepen is nog relatief onderontwikkeld, vooral voor militaire schepen of grote commerciële schepen die verschillende types apparatuur met elkaar moeten integreren. Nieuwe technologieën zoals zelfcorrigerende systemen en de integratie van ML-algoritmen in converter-technologieën bieden echter veelbelovende oplossingen voor het verhogen van de betrouwbaarheid en efficiëntie van deze systemen.

Bij de ontwikkeling van onderhoudsstrategieën speelt ML ook een cruciale rol. Door de gegevens van de systemen continu te analyseren, kunnen onderhoudsbehoeften in real-time worden voorspeld. Traditionele onderhoudsstrategieën zijn vaak gebaseerd op algemene richtlijnen van de fabrikant, die niet altijd de specifieke situatie van een schip of systeem in acht nemen. Het gebruik van ML stelt onderhoudsingenieurs in staat om nauwkeuriger te bepalen wanneer en waar onderhoud noodzakelijk is, wat de levensduur van de apparatuur verlengt en de algehele betrouwbaarheid van het schip verbetert.