Nola daiteke Eoloa eta Eguzkiaren Baterako Indarra Adimentsuagoa? AI-ren Aplikazio Praktikoak Sistemaren Hobekuntzan eta Kontrolan

Errekak eta eguzki-energiaren konbinatutako erne berriztagarri sistema intelligentzia artifizialarekin

Errekak eta eguzki-energiaren konbinatutako erne berriztagarri sistema erabiltzen dituzte errekarako eta eguzki-energiarako baliabideen jarraitasuna eta osagarritasuna. Hala ere, energia iturri horien zehaztasuna eta aldaketekin dator bat ezaugarria, eragin negatiboa duten erne irteerako estabilitatean, osagarritasunean eta kalitatean. Sistema kontrolaren optimizazioa teknologi advance garrantzitsua da, erne berriztagarrien garapena eta osagarritasuneko erronka nagusi bat da.

1. Ikerketa oinarria: Sistema kontrolaren erronkarik

Errekak eta eguzki-energiaren konbinatutako sistema naturako egoera askotan daude, kontrolari arrazoia ematen diote. Errekak eta eguzki-energiaren zehaztasuna eta aldaketasunak erne irteerako estabilitatea hondatzen du. Egoerako kondizio meteorologikoak errekaren norabidea eta abiadura aldatzen ditu. Torontodun pasaldi espezialki, abiadura errekara 5-7 m/s-tik 15 m/s-ra igotzen da minutu batzuetan, errekak eta erne irteera hondatzen du.

Egoerako goi mailako aldeko, egun eta gau arteko tenperatura desberdintasuna handia da, eguzki panelen prestazioa hondatzen du. Eguzki-eguzki (PV) efektibotasuna 30%-40% gehitzen da gauetan. Eguzki-egoera mendietan, eguzki-irradiazioa gutxiago dago, PV erne irteera 60%-70% gehitzen da eguzki egunetan. Horrek sistema irteerako aldetasun handia ematen dio, erne irteera estabilitatea hondatzen du.

Tradizionalen erne banaketa estrategiak murrizketak ditu. Datu finko eta parametro empiriko sinpleak soilik hartzen dituzte, ez dute lagungarri energia eskuragarritasunaren aldaketari. Adibidez, herriko konbinatutako erne estazioan, goizeko lehenengo orduetan, errekak eta eguzki-energia graduan igotzen dira, kontrol tradizionalak errekak erne irteerako 30%-40% bakarrik utzi dizkio, errekak eta eguzki-energia asko galdu egiten dira. Aldiz, PV hasierako konfigurazioa txarto izan daiteke, eguzki-energia beharrezkoa baino gehiago sortzen da, energia 25% galdu egiten da. Egoera meteorologiko aldaketak azkar egiten direnean, kontrol tradizionalak ezin ditu erantzun, erne irteerako estabilitatea hondatzen du, industrioko material elektronikoen eta presision elektronikoen eskarrizko kalitatea bete ez dezake, konbinatutako sistema aplikazio orokorrean erraza da.

2. Intelligentzia Artifizialaren Aplikazioak

2.1 Energia Aurreikuspena

Datuen prozesamendu eta eredu errepikarien hedapeneko makina ikasketa algoritmoak sistema estabilitatearentzako oinarria ematen dute. Errekak eta eguzki-energiaren konbinatutako erne handian, egoera meteorologiko konplexu eta baliabideen aldaketasun handiarekin, datu historikoa 5 urtez bildu da - errekaren abiadura, norabide, eguzki-irradiazioa, mendietan etxearen lodiera eta erne irteerako datuak. LSTM (Long Short-Term Memory) sarearen datu hauetan antolatu ondoren, aurreikuspen modelo adierazgarria sortu da. Balidazioak irudikatu zuen, udako torontodun estacionean, errek-energiaren aurreikuspen erroreak 6 orduko aurreikuspenetan 10%-15%ra heldu ziren, 30%-40% hobetu zen metodo tradizionalarekin alderatuta. Mendietan, eguzki-irradiazioaren aurreikuspen erroreak 15%-20%ra mugatzen dira, aurrekontze eta gailu dinamikoen egokitzapenak egiten dira estabilitatea hondatzeko arriskua.

2.2 Erne Banaketa Optimizazioa

Erne banaketa optimizazioa sistema efektibotasuna hobetzeko garrantzitsua da, non intelektual algoritmoak funtzio nagusiak jokatu. PSO (Particle Swarm Optimization) algoritmoa, ornitu taldearen kontsultatik, soluzio espazio konplexuak bilatu eta errekak eta eguzki-energiaren arteko banaketa optimoak aurkitu. Goi mailako konbinatutako estazioan, eguneko eguzki-energia asko badago, baina errekak eta eguzki-energia aldatzen dira. PSO implementatu ondoren, sistema energia aurreikuspenak eta karga beharrak jarraitu. Eskuineko errekaren abiadura eta eguzki-irradiazioaren murrizketa egokitzen direnean, PSO errekak eta eguzki-energiaren arteko banaketa dinamikoki aldatu zuen - errekak eta eguzki-energia 30%-40% gehitu ziren. Testu errealeko probak 20%-30% hobetu zuten energia erabilgarritasuna egoera meteorologiko konplexuan, desbordatzea minimoa eta erne estabilitatea lortu zuen.

2.3 Gailu Monitorizatzea eta Akats Diagnostika

CNN (Convolutional Neural Networks) gailu egoera monitorizatzean eta akats diagnostikan arduratzen da. Errekak eta eguzki-energiaren konbinatutako erne handian, errekak eta gailu nagusiek arduratzen dute. CNN sensorren datuak analizatzen ditu, hondaketa handia lortu da. CNN modelok errekak eta gailu nagusien osagaiei buruzko vibrazio, tenperatura eta korronte datuak analizatzen ditu. Vibrazio signalentzat, CNN modelok errekak eta gailu nagusien osagaiei buruzko hondaketa aurreko astean detektatzen du, 90%-95% doitu. Eguzki-energiaren plantan, CNN modelok partzialko itsaso eta hot-spot akatsak 92%-96% doitu. Horrek akats detektatze denbora murriztu, gelditzea minimoa, mantentze kostuak gehitu eta sistema osoaren estabilitatea eta efektibotasuna hobetu du.

3. Aplikazio Emaitzak

AI-en optimizazioak emaitza nabarmenak lortu ditu projektu errealean. Mendietako egoerako eremuan, non erne traidizionalak kostu handia eta zaila izan daitezke, errekak eta eguzki-energia asko badira, baina egoera meteorologiko aldatzen dira. AI integratu aurretik, erne irteerako estabilitatea hondatzen da, biztanleek hileko 35 orduko desbordatzea izaten dute, biztanleek eguneroko bizitza eta agro-prozesamendu txikiekin hasieran.

AI teknologiak:

• LSTM modelak egoera meteorologiko lokala aurreikusten du errore txikiak ditu.

• PSO errekak eta eguzki-energiaren arteko banaketa dinamikoki optimizatzen du aurreikuspenetan eta karga errealen arabera.

• CNN modelak gailu egoera monitorizatzea eta aurrerako jakinarazpenak ematen ditu.

Emaitzak erakusten du hondaketa handia: hileko desbordatzeak 3 baino gutxiago gehitu dira, 3 ordu inguru. Energia erabilgarritasuna 30% gehitu da, biztanle-satisfaktibotasuna 35%tik 90%ra igotzen da. Industriak estabilizatu dira, elektronikoa atera da, eta lan berri 30 gehitu dira, egoera ekonomikoa gehitu da.

Industria-osoko perspektibatik, AI-en erabilerak errekak eta eguzki-energiaren konbinatutako sistema aldatzen ari dira. Azken hiru urteetan, AI-optimizatutako proiektuak 45% gehitu dira. Proiektu horiek 25%-35% gehiago erne irteerako efektibotasuna lortu dute, 20%-30% gehiago mantentze kostuak. Errekak eta eguzki-energiaren konbinatutako planta handietan, inteligente planifikazioa eta aurreikuspen zehatzak 20%-25% gehiago erne irteerako murrizketa eta 20% gehiago erne irteerako kapasitatea gehitu dute.

Hala ere, erronkarik daude. Hardware eta modelu antolatzeko kostu altuak zailtasunak sortzen ditu hezkuntza txarragoen egoeratan. Teknologia azkar eguneratzen dela eta pertsonalizatua falta dela, askoz gehiago askatzen da. Lehenespenean, R&D-en kostuak murriztu, unibertsitate-industria kolaborazioa sortu eta AI-ren potentziala libratu behar da, erne berriztagarri sisteman garapena hobetu.

4. Iraultza

AI-en errekak eta eguzki-energiaren konbinatutako erne berriztagarri sistema etorkizuna esperantza handia du. Teknologia aurrera egiten du, AI modelu eta algoritmo efektibotasun handiagoa eta energia berriztagarriagoa sortuko ditu. Innovazio horiek energiaren aurreikuspena eta erne banaketa hobetuko ditu, datu lortzeko eta prozesatzeko murrizketak gainditu, AI-ren aplikazio anitz eta konplexu egoeretan eragiko du. Garapen horrek erne berriztagarri sistema hobetuko ditu, erne berriztagarri globalaren garapenerako laguntza handia emango du.