Kā varētu būt gudrāka vēja-saules hibrīda enerģija? Mākslīgā intelekta praktiskas lietojumi sistēmu optimizācijā un kontroles procesos

Vēja un saules hibrīda atjaunojamās enerģijas sistēmu intelektuālais kontrolēšanas process, izmantojot mākslīgo intelektu

Vēja un saules hibrīda atjaunojamās enerģijas sistēmas izmanto vēja un saules resursu ilgtspēju un papildināmību. Tomēr šo enerģiju avotu nekonstanta un nestabila dabai ir raksturīga nestabila enerģijas ražošana, kas negatīvi ietekmē piegādes uzticamību un enerģijas kvalitāti. Sistēmas kontroles optimizēšana, izmantojot pašreizējos tehnoloģiskos risinājumus, lai palielinātu ražošanas stabilitāti un efektivitāti, kļūst par galveno izaicinājumu—kas ir būtisks, lai veicinātu tīras enerģijas izmantošanu un sasniegtu ilgtspējīgu enerģijas attīstību.

1. Pētījumu fons: Kontroles izaicinājumi sistēmā

Vēja un saules hibrīda sistēmas lielā mērā atkarīgas no dabas apstākļiem, kas rada nozīmīgus kontroles izaicinājumus. Vēja un saules enerģijas avotu nekonstantums un nestabilitāte samazina ražošanas stabilitāti. Krasta reģionos jūras laikapstākļi ietekmē vēja virzienus un ātrumus. Ugunsnēku gājiena laikā vēja ātrumi var strauji palielināties no normālajiem 5–7 m/s līdz virs 15 m/s minūtēs—pārsniedzot vēja turbīnu drošo darbības robežas un spiežot tos izslēgt, kas rada enerģijas pārtraukumus.

Augstplatumā lielas dienas un naktis temperatūras atšķirības samazina saules paneļu efektivitāti vakarā, samazinot fotovoltaisko (PV) efektivitāti par 30%–40%. Mākoņainās vai smogainās dienās saules starojuma intensitāte strauji samazinās, samazinot PV produkciju par 60%–70% salīdzinājumā ar saulētu dienu. Tas rada būtiskas sistēmas produkcijas svārstības, padarot grūtu nodrošināt stabilu enerģijas piegādi.

Parastās enerģijas sadalīšanas stratēģijas ir skaidri ierobežotas. Atkarība no fiksētām empiriskām parametriem un vienkāršām sliekšņa taisnībām liek tām nespēt pielāgoties realajā laikā notiekošajām enerģijas pieejamības izmaiņām. Piemēram, pilsētas un lauku robežas hibrīda enerģijas stacijā, rīta laikā ar viegliem vējiem un strauji palielinājošanās saules gaismu, tradicionālā kontrole saglabā vēja turbīnu produkciju tikai 30%–40% no nominālās jaudas, jo netiek apmierināts vēja ātruma sliekšņa. Tas izmanto tikai daļu no pieejamajiem vēja resursiem. Tāpat, tā kā sākotnējā PV konfigurācija nav optimāla, saules enerģijas ražošana pārsniedz pieprasījumu, tiklīdz starojums palielinās, izmantojot aptuveni 25% no ražoto enerģiju. Kad laikapstākļi mainās strauji—piemēram, strauji mainās vēja virzieni no ugunsnēkiem vai neparedzēts mākoņu kustība—tradicionālās stratēģijas nevar strauji reaģēt, pasliktinot enerģijas stabilitāti un neatbilstot modernām rūpnieciskām ierīcēm un precīzām elektronikai stingriem enerģijas kvalitātes prasībām, kas traucē plašākai hibrīda sistēmu izmantošanai.

2. Mākslīgā intelekta lietojumi

2.1 Enerģijas prognozēšana

Datu apstrādes un modelēšanas spējas, ko nodrošina mašīnmācīšanās algoritmi, veido pamatu stabillai sistēmas darbībai. Lielā krasta vēja un saules fermā, kas saskaras ar sarežģītiem meteoroloģiskajiem apstākļiem un augstu resursu variabilitāti, tika apkopoti pieci gadi vēsturiski dati, tostarp vēja ātrums, vēja virziens, saules starojums, mākoņu biezums un atbilstoša ražošana. Apmacījot šos datus, izmantojot Ilgtermiņa Atmiņas Tīklu (LSTM), tika izveidots drošs enerģijas prognozēšanas modelis. Validācijas rezultāti parādīja, ka vasaras ugunsnēku sezonā vēja enerģijas prognozēšanas kļūdas bija samazinātas līdz 10%–15% šešu stundu prognozes laikā—par 30%–40% labāk nekā tradicionālajās metodēs. Mākoņainos apstākļos saules starojuma prognozēšanas kļūdas palika zem 15%–20%, ļaujot proaktīvai enerģijas plānošanai un dinamiskiem ierīču pielāgojumiem, lai mazinātu nestabilitātes riskus.

2.2 Enerģijas sadalīšanas optimizācija

Enerģijas sadalījuma optimizācija ir būtiska, lai uzlabotu sistēmas efektivitāti, kur centra lomu spēlē intelektuālie algoritmi. Daudzdaļju optimizācijas (PSO) algoritms, kas iedvesmots putnu kustībām, meklē sarežģītus risinājumu telpas, lai atrastu optimālo enerģijas sadalījumu starp vēja un saules avotiem. Aizkaitinātā hibrīda stacijā ar bagātīgu diennakti, bet augstu vēja mainīgumu dēļ ainavas, tradicionālā kontrole cietusi. Pēc PSO ieviešanas sistēma nepārtraukti monitorēja enerģijas prognozes un pieprasījumu. Kad tā noteica, ka tuvākajā laikā valsts vēja ātrumi palielināsies un saules starojums samazināsies dēļ mākoņu kustības, PSO dinamiski pielāgoja enerģijas misu—palielinot vēja ieguldījumu par 30%–40%, samazinot saules ieguldījumu. Reālās testēšanas rezultāti parādīja 20%–30% uzlabojumu enerģijas izmantošanā sarežģītos laikapstākļos, minimizējot izmaksas un nodrošinot stabila enerģijas piegādi vietējām ciematiem un maziem rūpniekiem.

2.3 Ierīču monitorings un defektu diagnosticēšana

Konvolūcijas neironu tīkli (CNN) izcili spēlē ierīču stāvokļa monitoringu un defektu diagnosticēšanu. Lielos vēja fermās, kurās ir grūti darbības apstākļi, bieži rodas šķautnes apvalkošanās un pārnesumu bloku bojājumi. Parastais monitoringa bieži nevar agrīnā stadijā atklāt šādus jautājumus. Analizējot vibrācijas, temperatūru un strāvas datus no kritisku komponentu sensoriem, izmantojot CNN, tika panākts būtisks uzlabojums. Vibrācijas signālos CNN modelis varēja atklāt agrīnas šķautnes apvalkošanās fāzes pat septiņas dienas iepriekš, ar 90%–95% precizitāti. Saules fermā tāds pats modelis identificēja daļējo ēnu un karstuma defektus ar 92%–96% precizitāti. Tas drastiski samazināja defektu atklāšanas laiku, samazināja bezdarbības laiku, samazināja uzturēšanas izmaksas un uzlaboja vispārējo sistēmas uzticamību un efektivitāti.

3. Lietojuma rezultātu novērtējums

AI vadītā optimizācija ir sniegusi izcilus rezultātus reālos projektos. Rietumu aizkaitinātās reģiona attālinātā projekta, kurā parasti tīkla paplašināšana ir dārga un grūta, bagātīgie vēja un saules resursi tika ierobežoti grūtā ainava un nestabili laikapstākļi. Pirms AI integrācijas, enerģijas piegāde bija ļoti nestabila, ar vidēji 35 stundām pārtraukumiem katru mēnesi, traucējot ikdienas dzīvei un apturējot mazus lauksaimniecības apstrādes uzņēmumus.

Pēc AI tehnoloģiju ieviešanas:

• LSTM modelis precīzi prognozēja vietējos laikapstākļus ar zemām kļūdu rādītājiem.

• PSO dinamiski optimizēja enerģijas sadalījumu, balstoties uz prognozēm un reāllaike pieprasījumu.

• CNN modelis nodrošināja reāllaika ierīču veselības monitoringu un agrīnus brīdinājumus.

Rezultāti parādīja dramatisku uzlabojumu: mēneša laikā pārtraukumi samazinājās līdz mazāk nekā trim notikumiem, kopā aptuveni 3 stundām. Enerģijas izmantošana palielinājās par 30%, un iedzīvotāju apmierinātība paaugstinājās no 35% līdz 90%. Vietējie uzņēmumi stabilizējās, e-komercija radās, un tika radīti vairāk nekā 30 jauni darbavietas, būtiski palielinot reģiona ekonomisko izaugsmi.

No nozares perspektīvas, AI ieviešana vēja un saules hibrīda sistēmās pārveido nozari. Pēdējos trīs gados, AI optimizēto projektu skaits ir palielinājies par 45%. Šie projekti ir sasnieguši 25%–35% augstāku ražošanas efektivitāti un 20%–30% zemākas uzturēšanas izmaksas. Lielās hibrīda fermās, inteliģenta plānošana un precīzas prognozes ir samazinājušas ierobežojumu līmeņus par 20%–25% un uzlabojusi atjaunojamās enerģijas integrācijas spēju elektrotīklā aptuveni par 20%.

Tomēr izaicinājumi saglabājas. Augsta sākotnējā investīcija hardverā un modeļu apmācībās padara ieviešanu grūtu ekonomiski neaizsargātajos reģionos. Strauji tehnoloģiskie atjauninājumi un kvalificētu darbinieku trūkums turpina aizkavēt plašu pieņemšanu. Nākotnes pūles jāveicina pētniecībā un attīstībā, lai samazinātu izmaksas, stiprinātu talentu veidošanu universitāšu un rūpniecības sadarbībā un pilnībā izmantotu AI potenciālu, lai veicinātu tīras enerģijas nozares augstas kvalitātes izaugsmi.

4. Secinājums

Mākslīgā intelekta nākotne vēja un saules hibrīda atjaunojamās enerģijas sistēmās ir solījuma pilna. Kā tehnoloģijas attīstās, tiks izveidoti vēl efektīvāki un energoefektīvāki AI modeļi un algoritmi. Šīs inovācijas ne tikai uzlabos enerģijas prognozēšanu un enerģijas sadalīšanu, bet arī pārvarēs datus iegūšanas un apstrādes grūtības, ļaujot AI efektīvi strādāt dažādos un sarežģītos apstākļos. Šis progress paceltos tīras enerģijas sistēmas uz jaunu augstumu, nodrošinot spēcīgu atbalstu globālajai ilgtspējīgai enerģijas attīstībai.