Nəsildən rüzgar-güneş hibridləri daha aqilləşə bilər? AI-nin sistem optimallaşdırılmasında və idarə edilməsində praktiki tətbiqləri
İntellektual rüzgar-güneş hibridləri olan yenidən təmin edilə bilən enerji sistemlərinin məhdud səlahiyyətlərlə idarə olunması
Rüzgar və güneş enerjisi hibrit sistemləri, bu iki enerji mənbəyinin dayanıqlılığını və tamamlayıcılığını istifadə edir. Amma, bu enerji mənbələrinin ara-ara və dəyişən təbiəti, enerjinin təminatının qarışıq olması, təminatın etibarlılığını və enerjinin keyfiyyətini mənfi təsirləyir. İradəli texnologiyalar vasitəsilə sistemin idarə olunmasını optimallaşdırmaq, nəticəvi nəticələrin və effektivliyinin artırılması kimi açıqlanan çox önəmli bir məsələdir—bu, təmiz enerjinin genişlənməsinə və bərpa oluna bilən enerjinin inkişafına nail olmaq üçün açıqlanan bir çoxluqdur.
1. Tədqiqat Arxası: Sistem İdarəolunmasındakı Məsələlər
Rüzgar və güneş hibrit sistemləri, təbii şəraitdən asılı olmaqla, ciddi idarəetmə məsələlərinə səbəb olur. Rüzgar və güneş enerjisinin ara-ara və dəyişən təbiəti, nəticəvi nəticələrin dəqiqliyini zədələyir. Sahil bölgələrdə, deniz hava şəraiti, rüzgar yönünü və sürətini təsirləyir. Fırtına keçirəndə, rüzgar sürəti, normal iş rejiminin 5–7 m/s-dən bir neçə dəqiqə ərzində 15 m/s-dən çoxa qalır—bu, rüzgar turbinlərinin təhlükəsiz iş rejiminin üstündən çıxır və onların dayandırılmasına, dolayısı ilə, elektrik təminatının kesilməsinə səbəb olur.
Dağlık bölgələrdə, gecə və gündüz arasındakı böyük temperatur fərqleri, gecə vaxtı güneş panelinin performansını azaldır, fotovoltay (FV) effektivliyini 30%–40%-kə qədər azaltır. Bulutlu və ya pərsik günkü, güneş işığının şiddəti sıxışdır, bu da aydınlığından daha az FV nəticəsi verir. Bu, sistem nəticəsinin ciddi dalgalanmalarına səbəb olur, nəticətən, sabit elektrik təminatı çətin olur.
Geleneksel elektrik paylaşma strategiyaları, belirli limitlər vardır. Sabit empirik parametrlərə və sadə eşiqlərə əsaslanarak, onlar enerji mənbələrinin real vaxtında dəyişməsinə uyğunlaşa bilmir. Məsələn, şəhər-tərəf həyat hibrit elektrik stansiyasında, təzə rüzgarla və yavaş-yavaş artan güneş işığı ilə erken saatlarda, geleneksel idarəetmə, rüzgar sürəti eşiği yerinə yetirilmədikdən, rüzgar turbininin nəticəsi tikili kapasitenin yalnız 30%–40%-ni saxlayır, bu, var olan rüzgar mənbələrinin israfını deməkdir. Buna əlavə, optimal olmayan ilk FV konfigurasiyası, parlaqlığın artması ilə birlikdə, güneş nəticəsi yük tələblərindən çox olur, bu, yaradılan enerjinin təxminən 25%-inin israfına səbəb olur. Hava şəraiti təzə dəyişdikdə—misal olaraq, gök gürültüsü və ya təzə bulut pokrıtısı ilə birlikdə təzə rüzgar dəyişiklikləri—geleneksel strategiyalar tez cavab verməyəcəklər, bu, elektrik stabilliyini azaldır və modern endüstriy və dəqiqlik elektronikasının tələblərinə uyğun gəlməyəcəklər, bu, hibrit sistemlərin geniş tətbiqinə mane olur.
2. İstifadə Olunan İstifadə Etmiş İnsan İnkişafı Texnologiyaları
2.1Enerji Proqnozlaşdırma
Məşin öyrənmə alqoritmləri, güclü datanın işlənilməsi və model təsnifi imkanları ilə, sistemin sabit işləməsinin əsasını qoyurlar. Bir çox sahil rüzgar və güneş ferması, mürəkkəb hava şəraiti və yüksək mənbə dəyişkənliliyi ilə üzləşərkən, beş illik tarixi məlumat topladı—rüzgar sürəti, rüzgar yönü, güneş işığı, bulud kalınlığı və müvafiq nəticələr. Bu məlumatlar üzərində Long Short-Term Memory (LSTM) şəbəkəsinin təlimi ilə, sağlam enerji proqnozlaşdırma modeli yaradıldı. Doğrulama, yaz qəsrində fırtına mevsimində, rüzgar enerjisi proqnozlaşdırma xətalari 6 saatlıq proqnozlarda 10%–15%-ə azaldı—bu, geleneksel üsullardan 30%–40% iyilik getdi. Parlaqlıq şəraitində, güneş işığı proqnozlaşdırma xətaları 15%–20%-də qalır, bu, istehsal planlamasını və dinamik avadanlıq tənzimləmələrini təmin etmək üçün məcburi riskləri azaldır.
2.2 Elektrik Paylaşımının Optimallaşdırılması
Elektrik paylashımının optimallaşdırılması, sistemin effektivliyini artırmaq üçün mühümdür, burada akıllı alqoritmlər əsas rol oynayır. Quş sürüsünün davranışından ilhamlanan Particle Swarm Optimization (PSO) alqoritmi, kompleks həlllər arasıda optimallıq arayışını aparır. Dağlıq hibrit stansiyada, gündüz vaxtı bol güneş işığı, amma relief səbəbindən rüzgarın çox dəyişkən olduğu yerlərdə, geleneksel idarəetmə çətinliklər ilə üzləşirdi. PSO tətbiq edildikdə, sistem nəticələr proqnozlarını və yük tələblərini davamlı izləyirdi. Dərinlik rüzgar sürətinin artması və bulutların hərəkəti ilə birlikdə güneş işığı azalması baş verəndə, PSO dinamik olaraq elektrik paylaşımını tənzimləyirdi—rüzgar nəticəsini 30%–40%-kə artırırken güneş hissəsini azaltdı. Real dünya testləri, kompleks hava şəraitində enerji istifadəsinin 20%–30% iyiliyini göstərdi, bu, atığı minimuma endirir və yerli kəndlər və kiçik endüstrilər üçün sabit elektrik təminatı təmin edir.
2.3 Avadanlığın İzlənməsi və Xəta Diagnostiki
Konvolüsyon Növral Şəbəkələri (CNN), avadanlığın durumunun izlənməsi və xəta diagnostikisində ustalaşmışdır. Çoxlu rüzgar fermalarında, çətin işləmə şəraitində, palet aşınması və gearbox xəbərsizlikləri adi şeydir. Geleneksel izləmə, belə məsələləri tez-tez erkən aşamasında aşkar edə bilməz. CNN-nin, mühüm komponentlərdən gələn titrəmə, temperatur və cərəyan məlumatlarını təhlil etməsi ilə, əhəmiyyətli iyiliklər əldə edildi. Titrəmə siqnalları üçün, CNN modeli, palet aşınmasını bir həftə öncə 90%–95% dəqiqliklə aşkar edə bilər. Güneş istehsal məntəqəsində, eyni model, qismən gölgələnmə və isti nöqtə xəbərsizliklərini 92%–96% dəqiqliklə aşkar edir. Bu, xəbərsizliklərin aşkar edilmə vaxtını minimuma endirir, çökmə vaxtını azaltdı, təmir xərclərini azaltdı və ümumi sistem dəqiqliyini və effektivliyini artırır.
3. Tətbiq Nəticələrinin Qiymətləndirilməsi
AI-əsaslı optimallaşdırma, real dünya layihələrində əla nəticələr verdi. Qərb dağlıq bölgələrdəki uzaq şəbəkəsiz layihədə—burada geleneksel şəbəkənin uzadılması bahalı və çətin bir prosesdir—bol rüzgar və güneş mənbələri, çətin relief və dəyişkən hava şəraiti ilə zədələnirdi. AI-integrasiya əvvəlində, elektrik təminatı çox dəyişkən idi, əhalinin ortalama aylıq 35 saat elektriksiz qalmağa məcbur oldu, bu, günlük həyatı və kiçik tarla işlərini dayandırdı.
AI texnologiyalarının tətbiqindən sonra:
LSTM modeli, yerli hava şəraitini aşağı xəta dərəcəsi ilə dəqiqləşdirir.
PSO, proqnozlara və real zamanlı yük tələblərinə əsaslanaraq elektrik paylaşımını dinamik olaraq optimallaşdırır.
CNN modeli, avadanlığın sağlamlığını real vaxtında izləyir və erkən xəbərdarlıq verir.
Nəticələr, aylıq elektriksiz vaxt 3 saatdan az, 3 hadisəyə azaldı. Enerji istifadəsi 30%-qə artı, əhalinin razılaşdırılma dərəcəsi 35%-dən 90%-a yüksəldi. Yerli endüstrilər stabilizə olundu, elektron ticarət ortaya çıxdı və 30-dan çox yeni iş yarandı, bu, bölgənin iqtisadi inkişafını çox artırıb.
Endüstri perspektivindən, rüzgar və güneş hibrit sistemlərində AI tətbiqi, sektorun yenidən formalaşmasını təmin edir. Son üç ildə, AI-optimallaşdırılmış layihələrin sayı 45%-ə çoxaldı. Bu layihələr, 25%–35% daha yüksək istehsal effektivliyi və 20%–30% daha aşağı təmir xərcləri əldə etdilər. Kiçik hibrit istehsal məntəqələrində, akıllı planlaşdırma və dəqiqlik proqnozlaşdırma, yenidən təmin edilə bilən enerjinin şəbəkəyə inteqrasiya kapasitesini təxminən 20%-qə artırır.
Amma, çətinliklər var. Aparat və model təlimində yüksək ilk investisiya, ekonomik dərəcədə zəif olan bölgələrdə tətbiq etməni çətinləşdirir. Tez texnoloji yenilənmələr və mütəxəssis kadrların eksikliyi, geniş yayılmasını yavaşlatır. Gelecek çərikələr, maliyyələrin azalmasını təmin etmək, universitet-endüstri işbirliyi vasitəsilə bacarıqların inkişafını təmin etmək və təmiz enerji sektorunda yüksək keyfiyyətli inkişaf üçün AI-nin tam potensialını açmaq üçün tədqiqat və inkişaf (R&D) fokusunu təmin etməlidir.
4. Nəticə
Rüzgar və güneş hibrit yenidən təmin edilə bilən sistemlərdə AI-nin gələcəyi maraqlıdır. Texnologiyanın inkişafı ilə birlikdə, daha effektiv və enerji effektivliyinə malik AI modelləri və alqoritmlər ortaya çıxacaq. Bu yeniliklər, enerji proqnozlaşdırma və elektrik paylaşımını təkmilləşdirəcək, lakin, məlumatların toplanması və işlənməsi ilə bağlı boğazları da aşacaq, bu, AI-nin müxtəlif və mürəkkəb mühitlərdə effektiv olaraq işləməsinə imkan verəcəkdir. Bu inkişaf, təmiz enerji sistemlərini yeni səviyyələrə yüksəltəcək, global bərpa oluna bilən enerji inkişafına qalıcı dəstək təmin edəcəkdir.
