Как може хибридната вятър-слънце енергия да бъде по-умна? Практични приложения на ИИ в оптимизацията и контрола на системите

Интелигентно управление на хибриден ветро-слънчев возобновяем енергиен системи чрез изкуствен интелект

Хибридните ветро-слънчеви возобновяеми енергийни системи използват устойчивостта и допълващия характер на вятърните и слънчевите ресурси. Въпреки това, променливият и колебащ се характер на тези източници на енергия води до нестабилна енергийна продукция, което отрицателно влияе върху надеждността на доставката и качеството на електроенергията. Оптимизирането на системното управление чрез напредъшни технологии за подобряване на стабилността и ефективността на производството стана критически предизвикателство - ключов фактор за разширяването на приемството на чиста енергия и постигането на устойчиво развитие на енергетиката.

1. Изследователски фон: Предизвикателства в системното управление

Хибридните ветро-слънчеви системи са силно влияни от природните условия, което представлява значителни предизвикателства за управлението. Променливостта и колебанията на вятърната и слънчевата енергия подкопават стабилността на производството. В крайморските региони, морските климатични условия влияят върху посоката и скоростта на вятъра. По време на прохода на тайфуни, скоростта на вятъра може да се увеличи от нормалния оперативен диапазон от 5–7 м/с до над 15 м/с в рамките на няколко минути - надхвърляйки безопасните оперативни граници на вятърните турбини и принуждавайки към спиране, което води до прекъсвания на електроенергията.

В планинските региони, големите дневно-нощни температурни различия намаляват производителността на слънчевите панели през нощта, намалявайки ефективността на фотоелектричеството (PV) с 30%–40%. В облачни или замъглени дни, интензитетът на слънчевата радиация рязко пада, намалявайки PV продукцията с 60%–70% в сравнение с ясни дни. Това причинява значителни колебания в системната продукция, затруднявайки стабилната доставка на електроенергия.

Традиционните стратегии за разпределение на енергия имат явни ограничения. Разчитайки на фиксирани емпирични параметри и простите правила за прагове, те не могат да се адаптират към реалните изменения в наличността на енергията. Например, в градско-селска хибридна електростанция, рано сутрин, с лек вятър и постепенно увеличаващо се слънце, традиционното управление поддържа продукцията на вятърната турбина само на 30%–40% от номиналната й мощност поради неспазване на праговете за скорост на вятъра, което води до загуба на обилни вятърни ресурси. Едновременно с това, поради подоптималната първоначална конфигурация на PV, слънчевата генерация надвишава потребността на нагрузката веднага щом се увеличи радиацията, което води до губене на около 25% от произведена енергия. Когато климатичните условия се променят внезапно - като бързи промени на вятъра от грозни бури или внезапно облакове - традиционните стратегии не могат да отговорят бързо, влошавайки стабилността на електроенергията и не успявайки да удовлетворят строгите изисквания за качество на електроенергията на модерното промишлено оборудване и прецизно електроника, затруднявайки по-широкото приложение на хибридните системи.

2. Приложения на изкуствения интелект

2.1 Прогнозиране на енергията

Алгоритмите за машинно обучение, с техните мощни възможности за обработка на данни и разпознаване на модели, залагат основата за стабилна работа на системата. Голяма вятърно-слънчева ферма в крайбрежен регион, изправена пред сложни метеорологични условия и висока вариабилност на ресурсите, събра петгодишни исторически данни - включително скорост на вятъра, посока на вятъра, слънчева радиация, дебелина на облаци и съответстващи производствени показатели. Чрез обучение на мрежа Long Short-Term Memory (LSTM) с тези данни, беше разработена робустна прогнозна модель за енергия. Валидацията показа, че по време на летни сезона на тайфуни, грешките в прогнозите за вятърна енергия бяха намалени до 10%–15% за шестчасови прогнози - 30%–40% подобрение в сравнение с традиционните методи. Под облачни условия, грешките в прогнозите за слънчева радиация останаха в рамките на 15%–20%, позволявайки предварително планиране на енергията и динамични корекции на оборудването, за да се намалят рисковете от нестабилност.

2.2 Оптимизация на разпределението на енергията

Оптимизирането на разпределението на енергията е ключово за подобряване на ефективността на системата, където интелигентните алгоритми играят централна роля. Алгоритъмът Particle Swarm Optimization (PSO), възпроизведен от поведението на птичите стаи, търси комплексни пространства за решения, за да намери оптимално разпределение на енергията между вятърните и слънчевите източници. В планинска хибридна станция с обилно дневно слънце, но висока вариабилност на вятъра поради терен, традиционното управление се затрудняваше. След внедряването на PSO, системата постоянно мониторираше прогнозите за енергия и потребностите на заредване. Когато забеляза предстоящо увеличение на скоростта на вятъра в долината и намаление на слънчевата радиация поради движение на облаци, PSO динамично коригираше смеса на енергията - увеличавайки вятърната продукция с 30%–40%, докато намаляваше слънчевата. Реални тестове показаха 20%–30% подобрение в използването на енергията при сложни метеорологични условия, минимизирайки губите и осигурявайки стабилна енергия за местните села и малки индустрии.

2.3 Мониторинг на оборудването и диагностика на дефекти

Конволютивните невронни мрежи (CNN) се отличават в мониторинга на състоянието на оборудването и диагностика на дефекти. В големи вятърни ферми с трудни условия за работа, износ на лопати и дефекти на скоростни кутии са чести. Традиционният мониторинг често не успява да детектира такива проблеми на ранен етап. Чрез прилагане на CNN за анализ на вибрационни, температурни и токови данни от сензори на критични компоненти, бяха постигнати значителни подобрения. За сигнали от вибрации, моделът CNN можеше да детектира износ на лопати до една седмица напред, с точност от 90%–95%. В слънчева ферма, същият модел идентифицираше частични затенявания и горещи точки с точност от 92%–96%. Това драстично намали времето за детектиране на дефекти, намали времето на спиране, намали разходите за поддръжка и подобри общата надеждност и ефективност на системата.

3. Оценка на резултатите от приложението

Оптимизацията, подкрепена от ИИ, доведе до значителни резултати в реални проекти. В един удален проект без мрежа в западните планински региони - където разширението на стандартната мрежа е скъпо и трудно - обилните вятърни и слънчеви ресурси бяха преди това подкопавани от труден терен и променливо време. Преди интеграцията на ИИ, доставката на енергия беше много нестабилна, с жители, които преживяваха средно 35 часа прекъсвания на месец, нарушавайки ежедневния живот и спирайки малките аграрни бизнеси.

След внедряването на технологии на ИИ:

• Модел LSTM точно предсказа местните метеорологични модели с ниски нива на грешки.

• PSO динамично оптимизираше разпределението на енергията въз основа на прогнози и реални потребности.

• Модел CNN предоставяше реално време мониторинг на здравето на оборудването и предупреждения.

Резултатите показаха драматично подобрение: прекъсванията на месечна база се намалиха до по-малко от три случая, общо около 3 часа. Използването на енергия се увеличи с 30%, а удовлетвореността на жителите се увеличи от 35% до 90%. Местните индустрии се стабилизираха, появи се електронна търговия и бяха създадени над 30 нови работни места, значително подпомагайки регионалния икономически растеж.

От глобална перспектива, приемството на ИИ в хибридните ветро-слънчеви системи преобразува сектора. През последните три години, броят на проектите, оптимизирани чрез ИИ, се е увеличил с 45%. Тези проекти са постигнали 25%–35% по-висока ефективност на генериране и 20%–30% по-ниски разходи за поддръжка. В големи хибридни заводи, интелигентното планиране и точните прогнози са намалили процентите на ограничаване с 20%–25% и подобрили капацитета за интеграция на възобновяеми източници в мрежата с около 20%.

Въпреки това, предизвикателствата все още съществуват. Високите първоначални инвестиции в хардуер и обучение на модели правят развертането трудно за икономически неблагополучни области. Бързите технологични актуализации и недостигът на квалифицирани кадри допълнително забавят широкото приемане. Бъдещите усилия трябва да се фокусират върху НИОКР, за да се намалят разходите, да се укрепи развитието на кадри чрез университетско-индустриално сътрудничество и да се освободи пълния потенциал на ИИ, за да подпомогне висококачественото развитие на сектора на чистата енергия.

4. Заключение

Бъдещето на ИИ в хибридните ветро-слънчеви возобновяеми системи е многообещаващо. С напредъка на технологията, ще възникнат по-ефективни и енергийно ефективни модели и алгоритми на ИИ. Тези иновации не само ще подобрят прогнозирането на енергията и разпределението на енергия, но и ще преодолеят узките места в придобиването и обработката на данни, позволявайки на ИИ да работи ефективно в разнообразни и сложни околни условия. Този напредък ще издигне системите за чиста енергия на нови върхове, предоставяйки силна подкрепа за глобалното устойчиво развитие на енергетиката.