Ինչպե՞ս կարող է դուռ-հալար հիբրիդ էներգիան դառնալ ավելի խմբագրական։ Այցաբար ինտելեկտուալ աշխատանքի համակարգի օպտիմիզացիայում և կառավարման գործնական կիրառությունները

Անհուստ ինտելեկտով ամպ-արև հիբրիդ վառելիք էներգիայի համակարգերի հեղինակային կառավարում

Ամպ-արև հիբրիդ վառելիք էներգիայի համակարգերը օգտագործում են ամպի և արևի ռեսուրսների շարունակական և լրացողական բնությունը: Սակայն այս էներգիայի աղբյուրների միջակայքային և փոփոխական բնությունը բերում է անկայուն էներգիայի արտադրության, որը բարձրացնում է ապահովագրության և էներգիայի որակի բացասական ազդեցությունը: Գեներացիայի կայունությունը և արդյունավետությունը բարելավելու համար համակարգի կառավարման օպտիմիզացիան դարձել է կրիտիկական հարց՝ կարևոր դեր խաղալով միացնող էներգիայի ընդունման և շարունակական էներգիայի զարգացման հասնելու համար:

1. Հետազոտության հիմնադրույթները. Կառավարման մեջ դիմադրությունները

Ամպ-արև հիբրիդ համակարգերը շատ են համատեղվում բնական պայմանների հետ, որոնք կառավարման համար առաջ են դնում նշանակալի դիմադրություններ: Ամպի և արևի էներգիայի միջակայքային և փոփոխական բնությունը կորցնում է գեներացիայի կայունությունը: Նավարկային շրջաններում ծովային 날씨 조건이 바람의 방향과 속도에 영향을 미칩니다. 태풍이 지나가는 동안 몇 분 만에 바람 속도가 정상 작동 범위인 5–7 m/s에서 15 m/s 이상으로 급증할 수 있으며, 이는 풍력 터빈의 안전한 운영 한계를 초과하여 정지시키고 전력 공급 중단을 초래합니다.

Բարձրավանդակային շրջաններում մեծ օր-գիշեր ջերմաստիճանային տարբերությունները գիշերը արևային պա널երի արդյունավետությունը կրկնապատկում են, ինչը ֆոտովոլտային (PV) էֆեկտիվությունը կրկնապատկում է 30%–40%-ով: Մանկական կամ փո՛ր օրերին արևի ճառագայթման ինտենսիվությունը կարող է ակնկալական կերպով նվազել, ինչը արևային արտադրությունը նվազեցնում է 60%–70%-ով արևային օրերի համեմատ: Սա համակարգի արտադրության նշանակալի դաշտավորումների պատճառ է, ինչը դարձնում է դժվար կայուն էներգիայի առաքումը:

סורקיות הפצת החשמל המסורתית יש מגבלות ברורות. על ידי התבססות על פרמטרים אמפיריים קבועים וחוקי סף פשוטים, הם לא מצליחים להתאים לשינויים בזמן אמת הזמינות של האנרגיה. לדוגמה, בתחנת כוח היברידית בין עירונית לעורפית, במהלך הבוקר המוקדם עם רוחות קלות והגברה הדרגתית של אור השמש, הבקרה המסורתית שומרת את תפוקת הטורבינה לרק 30%–40% מהקיבולת המ颱風經過時，風速可能在幾分鐘內從正常的5-7m/s增加到超過15m/s，這會超出風力渦輪機的安全運行極限，迫使停機，導致電力中斷。 高原地區，晝夜溫差大，夜間太陽能板的性能下降，光伏（PV）效率降低30%-40%。在多雲或霧霾天氣，太陽輻射強度急劇下降，與晴天相比，光伏輸出減少60%-70%，這導致系統輸出大幅波動，難以實現穩定供電。 傳統的配電策略有明顯的局限性。依賴固定的經驗參數和簡單的閾值規則，它們無法適應能源可用性的實時變化。例如，在城鄉結合部的混合電站中，清晨輕風和逐漸增強的陽光下，傳統控制僅將風力渦輪機的輸出保持在額定容量的30%-40%，由於未達到風速閾值，浪費了豐富的風能資源。同時，由於初始光伏配置不佳，隨著輻照度上升，太陽能發電量很快超過負載需求，浪費了約25%的產生能量。當天氣突變——如雷暴引起的風向快速轉變或突然雲層覆蓋——傳統策略無法迅速響應，降低了電力穩定性，無法滿足現代工業設備和精密電子產品對電力質量的嚴格要求，阻礙了混合系統的更廣泛應用。

2. 人工智能應用

2.1 能源預測

機器學習算法以其強大的數據處理和模式識別能力為穩定系統運行奠定了基礎。一個大型沿海風光電場面對複雜的氣象條件和高資源變異性，收集了五年的歷史數據，包括風速、風向、太陽輻射、雲厚度以及相應的發電量。通過在這些數據上訓練長短期記憶（LSTM）網絡，開發了一個堅固的能源預測模型。驗證顯示，在夏季颱風季節，風能預測誤差降低到6小時預報的10%-15%，比傳統方法提高了30%-40%。在多雲條件下，太陽輻射預測誤差保持在15%-20%之內，能夠主動進行電力規劃和動態設備調整，以減輕不穩定風險。

2.2 電力分配優化

優化電力分配對於提高系統效率至關重要，智能算法在其中發揮了核心作用。粒子群優化（PSO）算法受到鳥群行為的啟發，在複雜解空間中尋找風能和太陽能之間的最佳功率分配。在一個白天光照充足但風速因地形而高度變化的山區混合電站中，傳統控制方法表現不佳。實施PSO後，系統持續監測能源預測和負荷需求。當檢測到山谷風速即將增加且太陽輻照度因雲移動而下降時，PSO動態調整功率組合——風力發電量增加30%-40%，而太陽能貢獻減少。實際測試表明，在複雜天氣條件下，能源利用率提高了20%-30%，最小化了浪費並確保了當地村莊和小工業的穩定供電。

2.3 設備監控與故障診斷

卷積神經網絡（CNN）在設備狀態監控和故障診斷方面表現出色。在惡劣運行環境下的大型風電場中，葉片磨損和齒輪箱故障很常見。傳統監控往往無法及早發現這些問題。通過應用CNN分析關鍵部件上的傳感器獲取的振動、溫度和電流數據，取得了顯著改進。對於振動信號，CNN模型可以提前一周檢測到早期葉片磨損，準確率達90%-95%。在太陽能電廠中，同一模型能夠以92%-96%的準確率識別局部遮陰和熱點故障。這大大縮短了故障檢測時間，減少了停機時間，降低了維護成本，並提高了整體系統的可靠性和效率。

3. 應用結果評估

AI驅動的優化在實際項目中取得了顯著成果。在西部山區的一個遠離電網的項目中，由於地形崎嶇和天氣多變，豐富的風能和太陽能資源一直未能得到充分利用。在集成AI之前，電力供應非常不穩定，居民平均每月經歷35小時的停電，嚴重干擾日常生活並使小型農產品加工企業陷入停頓。 部署AI技術後：

• LSTM模型以低誤差率精確預測了當地天氣模式。

• PSO根據預測和實時負荷動態優化了功率分配。

• CNN模型提供了實時設備健康監控和早期警告。

4. 結論

風光混合可再生能源系統中的人工智能未來前景光明。隨著技術的進步，將出現更高效、更節能的AI模型和算法。這些創新不僅將完善能源預測和功率分配，還將克服數據獲取和處理方面的瓶頸，使AI能夠在多樣化和複雜的環境中有效運行。這一進展將把清潔能源系統提升到新的高度，為全球可持續能源發展提供強有力的支持。