چگونه می‌توان انرژی ترکیبی باد-خورشید هوشمندتر شود؟ کاربردهای عملی هوش مصنوعی در بهینه‌سازی و کنترل سیستم

با استفاده از هوش مصنوعی کنترل هوشمند سیستم‌های ترکیبی باد-آفتاب پاک

سیستم‌های انرژی تجدیدپذیر ترکیبی باد-آفتاب از پایداری و مکمل بودن منابع باد و آفتاب بهره می‌برند. با این حال، ماهیت متغیر و ناپایدار این منابع انرژی منجر به عدم پایداری خروجی قدرت می‌شود که تأثیر منفی بر قابلیت اطمینان تأمین و کیفیت برق دارد. بهینه‌سازی کنترل سیستم از طریق فناوری‌های پیشرفته برای افزایش پایداری و کارایی تولید چالش مهمی شده است—کلیدی برای گسترش استفاده از انرژی پاک و دستیابی به توسعه پایدار انرژی.

۱. زمینه پژوهش: چالش‌ها در کنترل سیستم

سیستم‌های ترکیبی باد-آفتاب تحت تأثیر شرایط طبیعی قرار دارند که چالش‌های کنترلی قابل توجهی را ایجاد می‌کنند. ناپایداری و تلاطم انرژی باد و آفتاب پایداری تولید را زیر سؤال می‌برند. در مناطق ساحلی، شرایط آب و هوایی دریا تأثیر بر جهت و سرعت باد دارد. در طول عبور توفان‌ها، سرعت باد می‌تواند در چند دقیقه از محدوده عملیاتی معمول ۵-۷ متر بر ثانیه به بیش از ۱۵ متر بر ثانیه افزایش یابد—که حدود ایمنی عملیاتی توربین‌های بادی را تجاوز کرده و آن‌ها را مجبور به توقف می‌کند و منجر به قطع برق می‌شود.

در مناطق مرتفع، تفاوت بزرگ دما در شب و روز کارایی پانل‌های خورشیدی را در شب کاهش می‌دهد و کارایی فتوولتائیک (PV) را ۳۰٪-۴۰٪ کاهش می‌دهد. در روزهای ابری یا آلوده، شدت تابش خورشید به طور قابل توجهی کاهش می‌یابد و خروجی PV را نسبت به روزهای آفتابی ۶۰٪-۷۰٪ کاهش می‌دهد. این امر باعث نوسانات قابل توجه در خروجی سیستم می‌شود و تحویل پایدار برق را دشوار می‌کند.

استراتژی‌های توزیع قدرت سنتی محدودیت‌های مشخصی دارند. با تکیه بر پارامترهای تجربی ثابت و قوانین آستانه ساده، آن‌ها قادر به تطبیق با تغییرات واقعی در دسترسی انرژی نیستند. به عنوان مثال، در یک ایستگاه ترکیبی شهری-روستایی، در صبح با بادهای ضعیف و روشنایی آفتابی به تدریج افزایش یافته، کنترل سنتی خروجی توربین بادی را فقط ۳۰٪-۴۰٪ ظرفیت اسمی حفظ می‌کند به دلیل عدم برآوردن آستانه سرعت باد، که منجر به هدر رفتن منابع باد فراوان می‌شود. در عین حال، به دلیل تنظیمات اولیه غیربهینه PV، تولید خورشیدی با افزایش تابش فراتر از تقاضای بار می‌رود و حدود ۲۵٪ از انرژی تولیدی را می‌سوزاند. هنگامی که آب و هوا به طور ناگهانی تغییر می‌کند—مانند تغییرات سریع باد از طوفان‌ها یا پوشش ابری ناگهانی—استراتژی‌های سنتی قادر به واکنش سریع نیستند، پایداری برق را کاهش می‌دهند و نمی‌توانند نیازهای سختگیرانه کیفیت برق تجهیزات صنعتی مدرن و الکترونیک دقیق را برآورده کنند، که موجب محدودیت گسترده‌تر کاربرد سیستم‌های ترکیبی می‌شود.

۲. کاربردهای هوش مصنوعی

۲.۱ پیش‌بینی انرژی

الگوریتم‌های یادگیری ماشین با قابلیت‌های قوی پردازش داده و تشخیص الگو، پایه‌ای برای عملکرد پایدار سیستم فراهم می‌کنند. یک مزرعه باد-آفتاب ساحلی بزرگ، با شرایط هواشناسی پیچیده و تغییرات بالای منابع، پنج سال داده تاریخی شامل سرعت باد، جهت باد، تابش خورشید، ضخامت ابر و خروجی‌های تولید مربوطه را جمع‌آوری کرد. با آموزش یک شبکه LSTM (حافظه بلندمدت-کوتاه) روی این داده‌ها، یک مدل پیش‌بینی انرژی قوی توسعه یافت. اعتبارسنجی نشان داد که در فصل توفان‌های تابستانی، خطاهای پیش‌بینی انرژی باد به ۱۰٪-۱۵٪ برای پیش‌بینی‌های ۶ ساعته کاهش یافت—بهبود ۳۰٪-۴۰٪ نسبت به روش‌های سنتی. در شرایط ابری، خطاهای پیش‌بینی تابش خورشید در محدوده ۱۵٪-۲۰٪ باقی ماند، که امکان برنامه‌ریزی قدرت پیشگیرانه و تعدیل دینامیکی تجهیزات را برای کاهش ریسک‌های ناپایداری فراهم می‌کند.

۲.۲ بهینه‌سازی توزیع قدرت

بهینه‌سازی تخصیص قدرت برای بهبود کارایی سیستم حیاتی است، جایی که الگوریتم‌های هوشمند نقش مرکزی ایفا می‌کنند. الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO)، الهام گرفته از رفتار گله پرنده، فضای راه‌حل‌های پیچیده را جستجو می‌کند تا توزیع بهینه قدرت بین منابع باد و آفتاب را پیدا کند. در یک ایستگاه ترکیبی کوهستانی با نور آفتاب فراوان در روز اما تغییرات بالای باد به دلیل تپه‌ها، کنترل سنتی با چالش‌های قابل توجهی مواجه بود. پس از اجرای PSO، سیستم به طور مداوم پیش‌بینی‌های انرژی و تقاضای بار را مراقبت می‌کرد. هنگامی که افزایش سرعت باد در دره و کاهش تابش خورشید به دلیل حرکت ابر را تشخیص داد، PSO ترکیب قدرت را به طور دینامیکی تعدیل کرد—خروجی باد را ۳۰٪-۴۰٪ افزایش داد و سهم خورشیدی را کاهش داد. تست‌های واقعی نشان داد که در شرایط آب و هوای پیچیده، استفاده از انرژی ۲۰٪-۳۰٪ بهبود یافت، که منجر به کاهش هدررفت و تأمین برق پایدار برای روستاهای محلی و صنایع کوچک شد.

۲.۳ نظارت بر تجهیزات و تشخیص خرابی

شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در نظارت بر وضعیت تجهیزات و تشخیص خرابی برجسته هستند. در مزارع بادی بزرگ با محیط عملیاتی سخت، سایش پره‌ها و خرابی جعبه‌های دنده معمول است. نظارت سنتی اغلب نمی‌تواند چنین مشکلاتی را در مرحله اولیه تشخیص دهد. با استفاده از CNN برای تحلیل سیگنال‌های ارتعاش، دما و جریان از سنسورهای قطعات حیاتی، بهبود‌های قابل توجهی دست‌یافته شد. برای سیگنال‌های ارتعاش، مدل CNN می‌توانست سایش اولیه پره‌ها تا یک هفته قبل را با دقت ۹۰٪-۹۵٪ تشخیص دهد. در یک مزرعه خورشیدی، همان مدل خرابی‌های سایه‌داری جزئی و نقاط گرم را با دقت ۹۲٪-۹۶٪ شناسایی کرد. این امر به طور قابل توجهی زمان تشخیص خرابی را کاهش داد، زمان تعطیلی را کاهش داد، هزینه‌های نگهداری را کاهش داد و کارایی و قابلیت اطمینان کلی سیستم را افزایش داد.

۳. ارزیابی نتایج کاربرد

بهینه‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی نتایج قابل توجهی در پروژه‌های واقعی به دست آورده است. در یک پروژه دور از شبکه در مناطق کوهستانی غرب—که گسترش شبکه معمولی هزینه‌بر و دشوار است—منابع باد و آفتاب فراوان به دلیل زمین‌های سخت و آب و هوای متلاطم مورد استفاده نمی‌شد. قبل از یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی، تأمین برق بسیار ناپایدار بود و ساکنان به طور میانگین ۳۵ ساعت قطع برق در ماه تجربه می‌کردند که زندگی روزمره و کسب‌وکارهای کوچک پردازش کشاورزی را مختل می‌کرد.

پس از نصب فناوری‌های هوش مصنوعی:

• یک مدل LSTM الگوهای هواشناسی محلی را با نرخ خطای پایین پیش‌بینی کرد.

• PSO تخصیص قدرت را به طور دینامیکی بر اساس پیش‌بینی‌ها و بارهای واقعی بهینه کرد.

• یک مدل CNN نظارت به موقع بر سلامت تجهیزات و هشدارهای اولیه را فراهم کرد.

نتایج نشان داد که بهبود قابل توجهی دیده شد: قطع برق ماهانه به کمتر از سه حادثه کاهش یافت که حدود ۳ ساعت می‌شد. استفاده از انرژی ۳۰٪ افزایش یافت و رضایت ساکنان از ۳۵٪ به ۹۰٪ افزایش یافت. صنایع محلی پایدار شدند، تجارت الکترونیک ظاهر شد و بیش از ۳۰ شغل جدید ایجاد شد که به طور قابل توجهی رشد اقتصادی منطقه را افزایش داد.

از دیدگاه صنعتی، گسترش هوش مصنوعی در سیستم‌های ترکیبی باد-آفتاب بخش را متحول می‌کند. در سه سال گذشته، تعداد پروژه‌های بهینه‌سازی شده با هوش مصنوعی ۴۵٪ رشد کرده است. این پروژه‌ها ۲۵٪-۳۵٪ کارایی تولید بالاتر و ۲۰٪-۳۰٪ هزینه نگهداری کمتر داشته‌اند. در مزارع ترکیبی بزرگ، زمان‌بندی هوشمند و پیش‌بینی دقیق نرخ کاهش را ۲۰٪-۲۵٪ کاهش داده و ظرفیت یکپارچه‌سازی شبکه برای انرژی‌های تجدیدپذیر را حدود ۲۰٪ افزایش داده است.

با این حال، چالش‌ها باقی مانده‌اند. سرمایه‌گذاری اولیه بالا در سخت‌افزار و آموزش مدل‌ها اجرای آن را در مناطق اقتصادی ضعیف دشوار می‌کند. به‌روزرسانی‌های فناوری سریع و کمبود نیروی متخصص بیشتر گسترش گسترده را کند می‌کند. تلاش‌های آینده باید بر R&D برای کاهش هزینه‌ها، تقویت توسعه نیروی انسانی از طریق همکاری دانشگاه-صنعت و آزادسازی کامل پتانسیل هوش مصنوعی برای رشد با کیفیت بالا در بخش انرژی پاک متمرکز شود.

۴. نتیجه‌گیری

آینده هوش مصنوعی در سیستم‌های ترکیبی باد-آفتاب تجدیدپذیر امیدبخش است. با پیشرفت فناوری، مدل‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی کاراتر و کارآمدتری ظاهر خواهند شد. این نوآوری‌ها نه تنها پیش‌بینی انرژی و تخصیص قدرت را بهبود می‌دهند، بلکه موانع جمع‌آوری و پردازش داده را نیز رفع می‌کنند، که امکان می‌دهد هوش مصنوعی در محیط‌های متنوع و پیچیده مؤثر عمل کند. این پیشرفت‌ها سیستم‌های انرژی پاک را به ارتفاعات جدید می‌برند و پشتیبانی قوی برای توسعه پایدار انرژی جهانی فراهم می‌کنند.