Как можно улучшить гибридную ветро-солнечную энергию? Практическое применение ИИ в оптимизации и управлении системой

Жасыл энергиялық жүйелердің арнайы интеллектпен басқаруы

Шамал-күн энергиясының комбиндегі жасыл энергиялық жүйелері шамал мен күн ресурстарының устойчивдігі мен комплементарлығын пайдаланады. Бірақ, осы энергия барлықтарының өзара өзгеріп тұруы және жылжымдылығы ынталандырылған энергия өндірісіне тиісті теріс таасир етеді, қаржыландыру ақылсыздығына және энергия сапасына теріс таасир етеді. Жетістіктерді жаңарту арқылы жүйенің стабилдетілуі мен үздігін жақсарту критикалық мәселе болып табылады—жасыл энергияның қолданылуын кеңейту және устойчивое энергетическое развитие атқару үшін маңызды.

1. Зерттеу бекіткіші: Жүйенің басқаруындагы мәселелер

Шамал-күн комбиндегі жүйелер природалық шарттардан зыян алады, бұлдау өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Шамал және күн энергиясының интермитенттігі мен жылжымдылығы өндіріс стабилдетілуін бұзырады. Еңбек жайларында, деңиз абағының абағы өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Тайфундар арқылы өткенде, шамал ыртышы минут ішінде 5–7 м/с-тен 15 м/с-ке дейін өсетіні мүмкін—бул ветрогенераторлардың қауіпті оперативті чек артында қойып, өндірісін тоқтатып, энергия өндірісін бұзыратындық.

Тоң-тоқымаулы аймақтарда, күнімен түнінің арасындағы температура өзгерістері күн радиациясының өнімділігін төмендетеді, фотогальваникалық (PV) өндірісін 30%–40% азайтады. Бұлақты немесе тамырлы күндерде, күн радиациясының интенсивтілігі кеміп, күнгі күнге қарағанда PV өндірісі 60%–70% азайады. Бұл жүйенің өндірісінде өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді, стабилдетіленген энергия қамтамасыз ету қиын болады.

Ескі энергия өндіріс стратегияларының ақылсыз құбылыстары бар. Алғашқы бақылау параметрлеріне және жаңа ережелеріне негізделген, олар реалдық уақыттағы энергия қажеттілігіне ықпал етпейді. Мисалы, қала-ауыл шекарасындағы комбиндегі электростанцияда, таза шамал мен жылдам өсіп жатқан күн жарығымен, ескі басқару шамал ыртышының өсуіне ықпал етпей, ветрогенератордың өндірісі тұрақты қабілетінің 30%–40% ғана болады, бұл да шамал ресурстарын өтпестіреді. Осылайша, PV конфигурациясының басқаруынан, күн радиациясының өсімімен, PV өндірісі өсіп, өндіріс қажеттілігінен 25% өсті. Кезектес абақтың же тез өзгеруімен, ескі стратегиялар тез ықпал етпей, энергия стабилдетілуін төмендетеді, сонымен қатар өндіріс сапасының жаңа техникалық құрылғылары мен так электроникалық құрылғылары үшін жаңа қолданылуын қиындарындастырады, комбиндегі жүйелердің кеңіретін қолданылуын қиындарындастырады.

2. Искусственный интеллектті қолдану

2.1 Энергия болжауы

Машиналық оқыту алгоритмдері, олардың өзара өзгеріп тұруы және өзара өзгеріп тұруына негізделген, системаның стабилдетіленген өндірісіне қолдау береді. Күн радиациясы және бұлақтылықтың өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. LSTM (Long Short-Term Memory) тізімін оқыту арқылы, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді, бұл энергия өндірісін болжау және құрылғыларды динамикалық өзгерту үшін ықпал етеді.

2.2 Энергия өндірісін оптимизациялау

Энергия өндірісін оптимизациялау системаның үздігін жақсартуда маңызды рөл атқарады, онда ақылсыз алгоритмдер центрлік рөл атқарады. Птиц тобына негізделген PSO (Particle Swarm Optimization) алгоритмі, шамал және күн энергиясының арасында оптималды энергия өндірісін іздеп отырады. Дүние жүзінде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. PSO қолданылғаннан кейін, система энергия болжауларын және өндіріс қажеттілігін жалғастырып отырады. Күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, тез өзгеріп тұруында энергия өндірісі 20%–30% өседі, энергия өндірісін өзара өзгерту үшін ықпал етеді, сонымен қатар ауылшаруа және кіші өндірістерге стабилдетіленген энергия қамтамасыз етеді.

2.3 Құрылғыларды бақылау және жұмыс істеуіндегі қателерді диагностикалау

Конволюциялық нейрондық желілер (CNN) құрылғылардың жағдайын бақылау және қателерді диагностикалау үшін ықпал етеді. Көпшілік ветрогенераторларда, қатаң жұмыс шарттарында, қанаттардың ыртышы және редукторлардың қателері кездеседі. Ескі бақылау өзара өзгеріп тұруына ықпал етпейді. CNN қолданылғанда, критикалық бөлшектерден алынған вибрация, температура және ағыс деректерін анализ ету арқылы, ықпалды жақсарту мүмкін. Вибрация сигналдары үшін, CNN модельі қанаттардың ыртышын бір апта алдынан 90%–95% дәлдікті өзара өзгерту мүмкін. Күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Бұл қателерді табу уақытын азайтады, тоқтату уақытын азайтады, қызмет ету құнын азайтады, сонымен қатар жүйенің жалпы қауіпсіздігі мен үздігін жақсартады.

3. Қолданылу нәтижелерін бағалау

AI-басқарулы оптимизация реалдық проекттерде ықпалды нәтижелер берді. Батыс аймағындағы алыс, қосымша түрде, өзара өзгеріп тұруы көп шамал және күн ресурстары бар, бірақ жер құрылымы қатаң және абақтың өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. AI-басқарулы оптимизация арқылы, энергия өндірісі өзара өзгерту үшін ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ......

Жасыл энергиялық жүйелердің арнайы интеллектпен басқаруы

Шамал-күн энергиясының комбиндегі жасыл энергиялық жүйелері шамал мен күн ресурстарының устойчивдігі мен комплементарлығын пайдаланады. Бірақ, осы энергия барлықтарының өзара өзгеріп тұруы және жылжымдылығы ынталандырылған энергия өндірісіне тиісті теріс таасир етеді, қаржыландыру ақылсыздығына және энергия сапасына теріс таасир етеді. Жетістіктерді жаңарту арқылы жүйенің стабилдетілуі мен үздігін жақсарту критикалық мәселе болып табылады—жасыл энергияның қолданылуын кеңейту және устойчивое энергетическое развитие атқару үшін маңызды.

1. Зерттеу бекіткіші: Жүйенің басқаруындагы мәселелер

Шамал-күн комбиндегі жүйелер природалық шарттардан зыян алады, бұлдау өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Шамал және күн энергиясының интермитенттігі мен жылжымдылығы өндіріс стабилдетілуін бұзырады. Еңбек жайларында, деңиз абағының абағы өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Тайфундар арқылы өткенде, шамал ыртышы минут ішінде 5–7 м/с-тен 15 м/с-ке дейін өсетіні мүмкін—бул ветрогенераторлардың қауіпті оперативті чек артында қойып, өндірісін тоқтатып, энергия өндірісін бұзыратындық.

Тоң-тоқымаулы аймақтарда, күнімен түнінің арасындағы температура өзгерістері күн радиациясының өнімділігін төмендетеді, фотогальваникалық (PV) өндірісін 30%–40% азайтады. Бұлақты немесе тамырлы күндерде, күн радиациясының интенсивтілігі кеміп, күнгі күнге қарағанда PV өндірісі 60%–70% азайады. Бұл жүйенің өндірісінде өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді, стабилдетіленген энергия қамтамасыз ету қиын болады.

Ескі энергия өндіріс стратегияларының ақылсыз құбылыстары бар. Алғашқы бақылау параметрлеріне және жаңа ережелеріне негізделген, олар реалдық уақыттағы энергия қажеттілігіне ықпал етпейді. Мисалы, қала-ауыл шекарасындағы комбиндегі электростанцияда, таза шамал мен жылдам өсіп жатқан күн жарығымен, ескі басқару шамал ыртышының өсуіне ықпал етпей, ветрогенератордың өндірісі тұрақты қабілетінің 30%–40% ғана болады, бұл да шамал ресурстарын өтпестіреді. Осылайша, PV конфигурациясының басқаруынан, күн радиациясының өсімімен, PV өндірісі өсіп, өндіріс қажеттілігінен 25% өсті. Кезектес абақтың же тез өзгеруімен, ескі стратегиялар тез ықпал етпей, энергия стабилдетілуін төмендетеді, сонымен қатар өндіріс сапасының жаңа техникалық құрылғылары мен так электроникалық құрылғылары үшін жаңа қолданылуын қиындарындастырады, комбиндегі жүйелердің кеңіретін қолданылуын қиындарындастырады.

2. Искусственный интеллектті қолдану

2.1 Энергия болжауы

Машиналық оқыту алгоритмдері, олардың өзара өзгеріп тұруы және өзара өзгеріп тұруына негізделген, системаның стабилдетіленген өндірісіне қолдау береді. Күн радиациясы және бұлақтылықтың өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. LSTM (Long Short-Term Memory) тізімін оқыту арқылы, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді, бұл энергия өндірісін болжау және құрылғыларды динамикалық өзгерту үшін ықпал етеді.

2.2 Энергия өндірісін оптимизациялау

Энергия өндірісін оптимизациялау системаның үздігін жақсартуда маңызды рөл атқарады, онда ақылсыз алгоритмдер центрлік рөл атқарады. Птиц тобына негізделген PSO (Particle Swarm Optimization) алгоритмі, шамал және күн энергиясының арасында оптималды энергия өндірісін іздеп отырады. Дүние жүзінде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. PSO қолданылғаннан кейін, система энергия болжауларын және өндіріс қажеттілігін жалғастырып отырады. Күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, тез өзгеріп тұруында энергия өндірісі 20%–30% өседі, энергия өндірісін өзара өзгерту үшін ықпал етеді, сонымен қатар ауылшаруа және кіші өндірістерге стабилдетіленген энергия қамтамасыз етеді.

2.3 Құрылғыларды бақылау және жұмыс істеуіндегі қателерді диагностикалау

Конволюциялық нейрондық желілер (CNN) құрылғылардың жағдайын бақылау және қателерді диагностикалау үшін ықпал етеді. Көпшілік ветрогенераторларда, қатаң жұмыс шарттарында, қанаттардың ыртышы және редукторлардың қателері кездеседі. Ескі бақылау өзара өзгеріп тұруына ықпал етпейді. CNN қолданылғанда, критикалық бөлшектерден алынған вибрация, температура және ағыс деректерін анализ ету арқылы, ықпалды жақсарту мүмкін. Вибрация сигналдары үшін, CNN модельі қанаттардың ыртышын бір апта алдынан 90%–95% дәлдікті өзара өзгерту мүмкін. Күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Бұл қателерді табу уақытын азайтады, тоқтату уақытын азайтады, қызмет ету құнын азайтады, сонымен қатар жүйенің жалпы қауіпсіздігі мен үздігін жақсартады.

3. Қолданылу нәтижелерін бағалау

AI-басқарулы оптимизация реалдық проекттерде ықпалды нәтижелер берді. Батыс аймағындағы алыс, қосымша түрде, өзара өзгеріп тұруы көп шамал және күн ресурстары бар, бірақ жер құрылымы қатаң және абақтың өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. AI-басқарулы оптимизация арқылы, энергия өндірісі өзара өзгерту үшін ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ықпал етеді. Реалдық тесттерде, күн радиациясының өзара өзгеріп тұруына ......

• LSTM модельі аймақтың абақ шарттарын төменгі қате деңгэлерімен болжады.

• PSO прогноздарына және реалдық уақыттағы өндіріс қажеттілігіне негізделген энергия өндірісін оптимизациялады.

• CNN модельі құрылғылардың саламаттығын ескеру және алғашқы ескертулерді береді.

Нәтижелер көрсеткендей, айлық тоқталу уақыты үштен аз болып қала, 3 сағатқа дейін. Энергия өндірісі 30% өсті, жителялардың мемлекеттік мүшелерінің қанағаттануы 35% дан 90% ка дейін өсті. Аймақтық өндірістер стабилиздеді, электрондық коммерция пайда болды, 30-дан астам жаңа иш орны пайда болды, сонымен қатар аймақтық экономикалық өсу ықпалды жақсартты.

Бүкіл сектор бойынша, AI-басқарулы оптимизациялық проекттер өнімділікті жақсартып, қызмет ету құнын азайту үшін ықпал етеді. Ең ірі комбиндегі заводтарда, ақылсыз график жасау және тез болжау арқылы, жасыл энергияның қосымша өндірісін 20%–25% азайту және жасыл энергия ресурстарының интеграциялануын 20% қысқартады.

Бірақ, мәселелер қалды. Кейде, аппараттық және модельді оқыту үшін қолданылатын бастапқы инвестициялар қатаң экономикалық аймақтарда қолданылуы қиын болады. Тез өзгеріп тұруы және ақылсыз кадрлердің қатынасы ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ықпал етеді. Бұл қолданылуын ы............

4. Пікірлер

Шамал-күн комбиндегі жасыл энергиялық жүйелерде AI-ның болашағы кеңейеді. Технология өзара өзгерту арқылы, жаңа және энергия өндірісін жақсарту үшін ықпал етеді. Бұл инновациялар не тағы болжау және энергия өндірісін оптимизациялау үшін ықпал етеді, сонымен қатар деректерді жинау және өзара өзгерту үшін ықпал етеді. Бұл прогресс жасыл энергиялық жүйелерді жаңа деңгейге шығаратын, дүние жүзінің устойчивое энергетическое развитие үшін ықпалды қолдау береді.