Kuidas saab tuule-päikese ühendvõrk smarter? Tehisintellekti praktiline kasutamine süsteemi optimeerimiseks ja juhtimiseks

Võideldud tuule- ja päikeseenergia süsteemide intelligentsed juhtimine tehisintellekti abil

Tuule- ja päikeseenergia süsteemid kasutavad nii tuule kui ka päikese säästlikkust ja nende ressursside täiendavust. Kuid need energiaallikad on lülituvad ja muutuvad, mis viib ebastabiilse elektroenergiatootmise, millel on negatiivne mõju tarnekindlusel ja energiakvaliteedil. Selleks, et parandada tootmise stabiilsust ja efektiivsust, on olnud kriitiline väljakutse optimeerida süsteemi juhtimist läbi edasijõudnutehnoloogiate - see on võtmeline saastava energia laialdasema kasutuselevõtu ja püsiva arengu saavutamiseks.

1. Uurimise taust: väljakutsed süsteemi juhtimises

Tuule- ja päikeseenergia süsteemid on tugevalt sõltuvad loodusoludest, mis tekitab olulisi juhtimisväljakutseid. Tuule ja päikese energia lülituvus ja muutuvus nõrgestab tootmise stabiilsust. Rannikualadel mõjutavad mereilm tingimused tuule suunda ja kiirust. Tänavate möödudes võib tuulekiirus minutites tõusta tavalisest töötamisvahemikust 5–7 m/s üle 15 m/s, mis ületab tuuliturbiinide ohutut tööpiiri ja sundib neid seisma, mille tulemuseks on energiatarnete katke.

Põhjaaladel vähendavad suured päeva-öö temperatuurierinevused päikesepaneelide jõudlust öös, vähendades fotodelektrilise (PV) efektiivsust 30%–40%. Ümberpilvlikes või sumukistes tingimustes langab päikese raadiointenssus drastiliselt, vähendades PV tootmist 60%–70% võrreldes päikeseega. See tekitab süsteemi tootmise suuri lülitumisi, mis muudab stabiilse energia toomise raskeks.

Traditsioonilised energiakaubandusstrateegiad on selged piirangud. Nendel tuginedes fikseeritud empiirilistele parameetritele ja lihtsalt künnise reegleid, ei suuda nad reageerida tegeliku ajaga energia saatavuse muutustele. Näiteks linnapiirkonna ja maapiirkonna piiril asuvas hübriidses elektrijaamas, varajase hommikuga, kus tuulet on vähe ja päikene hakkab aeglaselt tõusma, säilitab traditsiooniline juhtimine tuuliturbiini tootmise ainult 30%–40% niminaalsest võimsusest, kuna tuulekiirus ei vasta künnisele, raisates palju tuuleressursse. Samas, algselt suboptimaalsel PV konfiguratsioonil, ületab päikeseenergia kohe, kui saatumiskiirus tõuseb, tarbijate nõudluse, raisates umbes 25% toodetud energiast. Kui ilm muutub järsult, näiteks ukseklastrid või ootamatult pilved, ei suuda traditsioonilised strateegiad kiiresti reageerida, halvendades energiastabiilsust ja eitades tänapäevaste tööstusseadmete ja täpsete elektronika rangeid energiakvaliteedi nõudeid, takistades hübriidsüsteemide laiemat rakendamist.

2. Tehisintellekti rakendused

2.1 Energia prognoosimine

Masinõppe algoritmid, oma võimsa andmetöötluse ja musteritunnistamise võimega, moodustavad stabiilse süsteemi toimimise aluse. Suure rannikupiirkonna tuule- ja päikeseenergia farm, kes silmitses keerulist ilmateaduslikku olukorda ja suurt ressursside variatsiooni, kogus viie aasta ajaloo andmeid, sealhulgas tuulekiirust, tuule suunda, päikese raadiatsiooni, pilvade paksust ja vastavat tootmist. Andmete treenimisel pikka aega tagasi mälu (LSTM) võrgus, arendati tugev energia prognoosimise mudel. Valideerimine näitas, et suvel ukseklaste perioodil vähendati tuuleenergia prognoosimise vigu 10%–15% kuue tunni prognoosis, mis oli 30%–40% parandus traditsiooniliste meetoditega võrreldes. Pilvides, säilitas päikese raadiatsiooni prognoosimise vead 15%–20%, lubades proaktiivset energiaplaneerimist ja dünaamilisi seadmete reguleeringuid, et vähendada ebastabiilsuse riski.

2.2 Energiajaotuse optimeerimine

Energiajaotuse optimeerimine on oluline samm süsteemi efektiivsuse parandamisel, kus intelligentsed algoritmid mängivad keskset rolli. Partiklite ruhumehaanika (PSO) algoritm, inspireeritud lindade ruhumehaanikast, otsib keerulisi lahendusruume, et leida optimaalne energiajaotus tuule ja päikese allikate vahel. Mägipindade hübriidjaamas, kus on päeval palju päikeseenergiat, kuid tuuletingimused on suurel variatsioonil, tabasid traditsioonilised kontrollmeetodid. PSO rakendamisel jälgis süsteem pidevalt energia prognoose ja koormuse nõudlust. Kui see avastas, et mägipinde oleks tõenäoliselt suurenenud tuulekiirus ja päikese raadiatsioon langesks pilve liigutuse tõttu, siis PSO dünaamiliselt reguleeris energia segud, suurendades tuulepanostust 30%–40% ja vähendades päikese panust. Reaalma testid näitasid, et kompleksiliste ilmateaduslike tingimuste korral oli energia kasutuse 20%–30% parandus, vähendades raiskust ja tagades stabiilse energiatarningu kohalikele küladele ja väikestele tööstusharudele.

2.3 Seadmete jälgimine ja veadiagnostika

Konvolutsioonivõrkude (CNN) erinevad seadmete seisundi jälgimises ja veadiagnostikas. Suures tuuleparkides, kus on raske töökeskkond, on tavapärane veidiagnostika sageli liiga hilja. CNN rakendamisel analüüsides vibratsioon-, temperatuur- ja voolandmed sensooridelt kriitilistel komponentidel, saavutati olulisi parandusi. Vibratsioonisignaalide puhul suudeti CNN mudel avastada varajast teraviku sõrmistumatust kuni nädala eest, täpsusega 90%–95%. Päikeseenergia parkis sama mudel tuvastas osaliselt varje ja soojuspunkti vead täpsusega 92%–96%. See drastiliselt vähendas veadiagnostika aega, vähendas seadmete väljalülitumise aega, vähendas hoolduskulusid ja tõstis üldist süsteemi usaldusväärsust ja efektiivsust.

3. Rakendustulemuste hindamine

AI-d juhitud optimeerimine on toonud hämmastavaid tulemusi reaalprojektides. Lääneranniku mägipiirkonnas asuvates ebatavalistes võrgustikutes, kus traditsioonilise võrgustiku laiendamine on kallis ja raske, olid tuule- ja päikeseenergiaressursid varem takistatud raske territooriumi ja ebastabiilse ilmaga. Enne AI-integreerimist oli energiatarne väga ebastabiilne, elanikud kogesid kuu jooksul keskmiselt 35 tundi energiakatkestust, mis häirisid igapäevaelu ja peatasid väikesed agrotootmisettevõtted.

Pärast AI-tehnoloogiate rakendamist:

• LSTM mudel prognoosis täpselt kohalikke ilmapaade madalate vigadega.

• PSO dünaamiliselt optimeeris energiajaotust prognooside ja reaalajas koormuste alusel.

• CNN mudel pakkus reaalajas seadmete tervislikkuse jälgimist ja vara varoitust.

Tulemused näitasid dramaatilist parandust: kuu jooksul esines vähem kui kolm katkestust, kokku umbes 3 tundi. Energia kasutuse tõusis 30% ja elanike rahulolu tõusis 35%st 90%ni. Kohalikud tööstusharud stabiliseerusid, e-kommerts sai alguse, luues rohkem kui 30 uut töökoha, mille tulemuseks oli piirkonna majanduse oluline kasv.

Täisvaldkonnaliselt on tuule- ja päikeseenergia hübriidsüsteemides AI-rakenduse kasutuselevõte muutunud sektorit. Viimased kolm aastat on AI-optimeeritud projektide arv kasvanud 45%. Need projektid on saavutanud 25%–35% suurema tootmisefektiivsuse ja 20%–30% väiksemad hoolduskulud. Suures hübriidsüsteemides on intelligentsed planeerimine ja täpne prognoosimine vähendanud takistust 20%–25% ja parandanud taastuvenergia võrgustiku integreerimiskapasitati umbes 20%.

Kuid väljakutseid on veel. Kõrge algne investeering riistvarasse ja mudelite treeningisse muudab rakendamise raskeks majanduslikult ebasoodsates piirkondades. Kiired tehnoloogilised uuendused ja spetsialistide puudus veelgi aeglustavad laialdasemat kasutuselevõttu. Tulevikus tuleb keskenduda R&D-le, et vähendada kuluid, tugevdada inimeste koolitamist ülikoolide ja tööstuse vahelise koostöö kaudu, ja avada AI täielik potentsiaal, et julgustada kõrgekvaliteedilist kasvu puhast energiasektorites.

4. Järeldus

Teisintelliigi tulevik tuule- ja päikeseenergia hübriidsüsteemides on lootusrikas. Kui tehnoloogia edeneb, ilmuvad rohkem tõhusad ja energiasäästlikud AI-mudelid ja algoritmid. Need innovatsioonid ei aita mitte ainult täpsustada energia prognoosimist ja energiajaotust, vaid ka ületada andmete kogumise ja töötlemise pettuseid, võimaldades AI tõhusalt töötada mitmekesises ja keerulisel keskkonnas. See edasiminek tõstab puhast energiasektorit uuele tasemele, pakkudes tugevat toetust globaalsele püsiva arengu energiategemisele.