Künftigen Stromnetze inspiriert durch das menschliche Gehirn

Diese 4-teilige Serie veröffentlicht zeitgleich mit Brain Awareness Week , hebt Investitionen von der technischen Direktion von der National Science Foundation entwickeln Rand Werkzeuge und Technologien, die unser Verständnis des Gehirns voranbringen wird.

Die unvergleichliche Fähigkeit des menschlichen Gehirns zu verarbeiten und Sinn von komplexen Datenmengen hat die Aufmerksamkeit von Ingenieuren im Bereich der Steuerungssysteme gefangen.

"Das Gehirn ist eines der robustesten rechnerischen Plattformen, die vorhanden ist," sagt Ganesh Kumar Venayagamoorthy, Ph.d., Direktor des Real-Time Power and Intelligent Systems Laboratory an der Clemson University. "Da macht-Systeme immer komplexer wird, ist es sinnvoll, schauen zum Gehirn als Vorbild für den Umgang mit der Komplexität und Unsicherheit, die vorhanden ist."

Unter der Leitung von Venayagamoorthy, nutzt ein Team von Neurowissenschaftlern und Ingenieure Neuronen in einer Petrischale gezüchtet, um simulierte Stromnetze zu kontrollieren. Die Forscher hoffen, dass studieren wie neuronale Netze integrieren und komplexe Informationen auf neue Methoden für die Verwaltung des Landes ständig wechselnden Strom Angebot und Nachfrage zu begeistern.

In anderen Worten, möglicherweise die Intelligenz hinter unsere zukünftige Stromnetz nicht, was Sie denken.

Macht des Volkes

Amerikas Strategie für die Bereitstellung von Energie begann in den späten 1800er Jahren, als eine Reihe von isolierten Kraftwerke mit regionalen Kunden. In den nächsten 50 Jahren das elektrische System schnell verwandelte sich in eine zusammenhängende "Raster" dafür gesorgt, dass Zugang zu macht wenn Ausrüstung versagt oder bei unerwarteten Bedarf.

Heute ist mit fast 200.000 Meilen von Hochspannungs-Leitungen verbinden mehr als 6.000 Kraftwerke, Stromnetz Amerikas größte Maschine der Welt genannt worden.

Leider war nicht die Netzinfrastruktur Altern gebaut, um der heutigen immer größer werdende Nachfrage bewältigen. Nach dem US Department of Energy wurde die Durchschnittsleistung Kraftwerk in den Vereinigten Staaten in den 1960er Jahren, noch ältere Technologie gebaut. Heute ist der durchschnittliche Umspannwerk Transformator 42 Jahre alt, zwei Jahre nach seiner Lebensdauer.

Ein weiteres Problem ist, dass während das System eine große Fähigkeit zu produzieren Strom hat, es nicht tatsächlich eine Möglichkeit, Energie zu speichern .

Dies kann Probleme während der Perioden der unerwartet hohen Nachfrage, buchstabieren, die Elektrizität in einem massiven Verlust (Blackout) oder Minderung (Spannungsabfall) führen kann. Im Jahr 2003 blieben 50 Millionen Menschen in 8 Staaten und 1 kanadische Provinz ohne macht, wenn eine einzelne Übertragungsleitung in Ohio von einem Ast beschädigt wurde.

Stromnetz von morgen müssen um Nutzung zu antizipieren und unerwarteten Bedarf schnell kompensieren zu können.

Die "on-Demand" macht Produktionsstrategie von unserem derzeitigen System erschwert auch die erneuerbaren Energiequellen, wie Wind- und Solarenergie, die nach oben oder unten in Reaktion auf Gipfeln und Flauten in Stromverbrauch angekurbelt werden kann nicht zu integrieren.

"Um die verschiedenen Arten von erneuerbaren Energien optimal nutzen zu können, brauchen wir eine intelligente Raster, das Echtzeit-Versand durchführen und verwalten optimal verfügbaren Energiespeicher können", sagt Venayagamoorthy.

Ein intelligenteres Stromnetz

Während Technologien wie Solarzellen Windturbinen und Hybrid-Elektrofahrzeuge werden dazu beitragen, unseren Verbrauch nicht erneuerbarer Energie, Experten glauben, dass die Entwicklung eines "smart" Grid, zur Überwachung und Steuerung der Durchfluss von Strom aus Kraftwerken bis auf einzelne Geräte haben den größten Einfluss.

Nach dem Department of Energy wenn das aktuelle Raster nur 5 Prozent effizienter, wäre die Energieeinsparungen gleich entfernen von 53 Millionen Autos aus dem Planeten.

Während eine Reihe von Strategien zur Leistungsoptimierung Raster und intermittierenden Energiequellen zu integrieren vorgeschlagen haben, ist das ultimative Ziel ein dezentrale Energie-Delivery-Netzwerk zeichnet sich durch einen zwei-Wege-Fluss von Elektrizität und Informationen zu erstellen.

Für Venayagamoorthy war mit Blick auf das Gehirn für Inspiration ein Kinderspiel.

"Wir brauchen ein System, die kann zu überwachen, Prognose, planen, lernen, Entscheidungen zu treffen, ist", sagt Venayagamoorthy. "Letztlich, was wir brauchen ist ein Kontrollsystem, das Gehirn sehr ähnlich ist."

Was würde das Gehirn?

Da das Gehirn völlig anders als herkömmliche Computersysteme tätig ist, war der erste Schritt zu versuchen, einen Sinn wie das Gehirn integriert und reagiert auf die Daten. Hierzu trug Venayagamoorthy die Expertise der Neurowissenschaftler Steve Potter, Ph.d., Direktor des Labors für NeuroEngineering am Georgia Institute of Technology.

Ein führendes Unternehmen im Bereich von lernen und Gedächtnis, Forschung, Potter vor kurzem eine neue Methode für das Verständnis, wie das Gehirn integriert Pionierarbeit und reagiert auf Informationen auf der Netzwerkebene. Bei dieser Technik wird wachsen Neuronen in eine Schale mit einem Raster von Elektroden, die stimulieren und Aktivität aufzeichnen können. Die Elektroden verbinden das neuronale Netzwerk auf einen Computer, so dass zwei-Wege-Kommunikation zwischen den lebenden und den Elektronikkomponenten.

Potters Gruppe erfolgreich mit diesem Ansatz hat in der Vergangenheit haben gezeigt, dass lebende neuronale Netze computersimulierte Tiere und einfache Roboter steuern erfolgen können.

Im aktuellen Projekt ist das Netz zu erkennen und reagieren auf Spannung und Geschwindigkeit Signale von Venayagamoorthy es macht Netzsimulation trainiert.

"Das Ziel ist es, die physischen und funktionellen Veränderungen zu übersetzen, die auftreten, als lebendiges neuronalen Netzwerk in mathematischen Gleichungen, die letztlich zu einer mehr Gehirn-wie intelligente Steuerung, lernt", sagt Venayagamoorthy.

Gehirn-inspirierten Computer-Code, was bedeutet Leben entwickeln soll Gehirnzellen werden nicht Bestandteil der letzten Gleichung.

Was haben wir bisher gelernt?

Die Zusammenarbeit hat bereits ermutigende Ergebnisse gezeitigt.

Die Ermittler haben erfolgreich "einem lebendiges neuronalen Netzwerk beigebracht" zur Beantwortung komplexer Daten, und diese Erkenntnisse in simulierten Versionen genannt bioinspirierte künstliche neuronale Netze (BIANNS) integriert haben. Sie nutzen derzeit die neue und verbesserte BIANNS, Bekämpfung von Synchrongeneratoren, die an ein Stromnetz angeschlossen.

Venayagamoorthy und sein Team hoffen, dass diese Arbeit den Weg für intelligentere Kontrolle über unsere zukünftige Stromnetz ebnen wird.

Lesen Sie für weitere Informationen über dieses Projekt brain2grid.org.

Anmerkung der Redaktion: Die Forschung in diesem Artikel dargestellt wurde unterstützt durch die National Science Foundation , die Bundesagentur mit der Finanzierung von Grundlagenforschung und Ausbildung in allen Bereichen der Wissenschaft und Technik beauftragt. Meinungen, Erkenntnisse und Schlussfolgerungen oder Empfehlungen ausgedrückt in diesem Material spiegeln nicht notwendigerweise die Ansichten von der National Science Foundation. Siehe die hinter die Kulissen-Archiv.