Как може да биде поинтелигентна хибридната ветро-сончева енергија? Практични применувања на ИУ во оптимизација и контрола на системот

Интелигентна контрола на хибриден ветро-сончев систем за обновлива енергија со користење на вештачка интелигенција

Хибридните системи за обновлива енергија од ветар и сонце се засноваат на устойчивоста и комплементарноста на ветрот и сончевата енергија. Меѓутоа, непрестаноста и варирањето на овие извори на енергија доведува до нестабилен излез на енергија, што негативно влијае на надежноста на доставата и квалитетот на електричната енергија. Оптимизацијата на системскиот контрол преку напредни технологии за подобрување на стабилноста и ефикасноста на производството постанаа критички предизвици - клучни за проширување на прифатувањето на чиста енергија и постигнување на устойчив развој на енергијата.

1. Исследователски фон: Предизвици во системскиот контрол

Хибридните системи од ветар и сонце се силно влијани од природните услови, што создава значителни контролни предизвици. Непрестаноста и варирањето на ветрот и сончевата енергија подкопаваат стабилноста на производството. Во побережните региони, морските временски услови влијаат на правцот и брзината на ветрот. Токму во време на преминување на таифуни, брзината на ветрот може да се зголеми од нормалната оперативна област од 5–7 м/с до над 15 м/с во текот на неколку минути - што надминува сигурните оперативни лимити на ветротурбините и ги фосира да се исключат, што резултира со прекинување на енергијата.

Во планинските региони, големите дневно-ноќни разлики во температурата намалуваат перформансата на сончевите панели поноќ, намалувајќи ефикасноста на фотovoltaičkata (PV) енергија за 30%–40%. На облачни или маглени дена, интензитетот на сончевата радијација резко опаѓа, намалувајќи PV излезот за 60%–70% споредено со сончеви дена. Ова причинува значителни флуктуации во системскиот излез, што го прави трудно стабилното доставување на енергија.

Традиционите стратегии за распределба на енергија имаат јасни ограничувања. Зависни од фиксирани емпирички параметри и простите правила за прагови, не можат да се прилагодат на реалните промени во достапноста на енергијата. На пример, во хибридна електростанција на градско-селско граничење, во ранниот утро со слаб ветар и постепено зголемување на сончевата светлина, традиционалната контрола ја задржува продукцијата на ветротурбините само на 30%–40% од номиналната капацитет поради немачествени прагови за брзина на ветрот, што ја троши обилната ветросна енергија. Исто така, поради недовољно оптимална почетна конфигурација на PV, сончевата производство надминува потребата за натоварување колку што се зголемува радијацијата, што го троши околу 25% од генерираната енергија. Кога временските услови се менуваат брзо - како брз премин на ветрот од грмеж или внезапна облачност - традиционалните стратегии не можат брзо да реагираат, што ја деградира стабилноста на енергијата и не успева да задоволи строгите квалификации на квалитетот на енергијата на современата индустријска опрема и прецизна електроника, што го осуетува поширокото применување на хибридните системи.

2. Примени на вештачката интелигенција

2.1 Прогнозирање на енергија

Алгоритмите на машинско учење, со нивните моќни капацитети за процесирање на податоци и препознавање на паттерни, го заклопуваат основата за стабилна работа на системот. Голема ветро-сончева ферма на побережјето, која се соочува со комплексни временски услови и висока варијабилност на ресурсите, собрала петгодишни историски податоци - вклучувајќи брзината на ветрот, правецот на ветрот, сончевата радијација, дефиницијата на облачноста и соодветните излези на производство. Со тренирање на мрежа на долги-кратки термини (LSTM) на овие податоци, развила се робусна модель за прогнозирање на енергија. Валидацијата покажа дека во летниот сезон на таифуни, грешките во прогнозирањето на ветросна енергија се намалуваа до 10%–15% за 6-часови прогнози - 30%–40% подобрување споредено со традиционалните методи. Под облачни услови, грешките во прогнозирањето на сончевата радијација остануваа во рамки од 15%–20%, што овозможува активно планирање на енергија и динамички прилагодби на опремата за намалување на ризиците од нестабилност.

2.2 Оптимизација на распределба на енергија

Оптимизацијата на распределба на енергија е критична за подобрување на ефикасноста на системот, каде што интелигентните алгоритми играат централна улога. Алгоритмот на оптимизација на роец (PSO), вдхнувен од поведбата на летење на птици, пребара комплексни простори на решенија за да најде оптимална распределба на енергија помеѓу ветрот и сончевите извори. Во хибридна станција во планински регион со обилна дневна сончева светлина, но многу варијабилен ветар поради теренот, традиционалната контрола се соочуваше со проблеми. Последно PSO, системот непрекинато следеше прогнозите на енергија и потребите за натоварување. Кога детектирале надворешен зголемување на брзината на ветрот во долината и паѓање на сончевата радијација поради движење на облачноста, PSO динамично ја прилагоди распределбата на енергија - зголемувајќи излезот од ветрот за 30%–40% додека го намалуваше придонесот од сончевата енергија. Реални испитувања покажаа подобрување на користењето на енергија за 20%–30% под комплексни временски услови, намалувајќи го трошењето и осигурувајќи стабилна енергија за локалните села и малите индустрии.

2.3 Мониторинг на опрема и дијагностика на грешки

Конволутивните невронски мрежи (CNN) се отличуваат во мониторингот на состојбата на опремата и дијагностика на грешки. Во големи ветропаркови со тешки работни услови, износот на блези и нефункционалноста на гредарите се заеднички. Традиционалниот мониторинг често не може да детектира такви проблеми рано. Со примената на CNN за анализа на податоци за вибрација, температура и ток од сензори на критични компоненти, беа постигнати значителни подобрувања. За сигналите на вибрација, моделот на CNN можеше да детектира рана стадија на износ на блези до една недела зарано, со точност од 90%–95%. Во сончев парк, истата модел идентификуваше делично затемнување и грешки на горење со точност од 92%–96%. Ова значително намали времето за детекција на грешки, намали времето на прекин, намали цената на одржување и подобри целосната надежност и ефикасност на системот.

3. Евалуација на резултатите од примената

Оптимизацијата водечена од AI донесе значајни резултати во реални проекти. Во еден отдалечен проект без мрежа во западните планински региони - каде што продлбата на конвенционалната мрежа е скапа и тешка - обилните ветросни и сончеви ресурси претходно беа подценети поради груб терен и променливи временски услови. Пре интеграцијата на AI, доставата на енергија беше многу нестабилна, со просечно 35 часа прекини на месец, што го прекинуваше секојдневниот живот и спречуваше малите аграрни обработни бизнези.

После деплојментот на технологии на AI:

• Моделот LSTM точно предвидуваше локални временски паттерни со ниски степени на грешка.

• PSO динамично оптимизираше распределбата на енергија базирана на прогнози и реални натоварувања.

• Моделот на CNN даваше реално време мониторинг на состојбата на опремата и ранни предупредувања.

Резултатите покажаа драматско подобрување: месечните прекини се намалуваа до помалку од три случаи, со заокружен број од 3 часа. Користењето на енергија се зголеми за 30%, а задоволството на жителите се зголеми од 35% до 90%. Локалните индустрии се стабилизираа, е-комерцот се појави, и се создадоа над 30 нови работни места, значително подигнувајќи економскиот растег на регионот.

Од гледна точка на индустријата, прифатувањето на AI во хибридните системи од ветар и сонце преслика секторот. За последните три години, бројот на проектите оптимизирани со AI се зголеми за 45%. Овие проекти постигнаа 25%–35% повисока ефикасност на производството и 20%–30% пониска цена на одржување. Во големите хибридни плани, интелигентното планирање и точното прогнозирање намалија степените на ограничување за 20%–25% и подобрија капацитетот на мрежата за интеграција на обновливите извори на енергија за околу 20%.

Меѓутоа, предизвици сè уште постојат. Високите почетни инвестиции во хардвер и тренирање на модели прават деплојмането тешко за економски недостаточни области. Брзите технологички ажурирања и недостаток на квалификувани кадри дополнително забавуваат широкото прифатување. Будушниот фокус треба да биде на истражување и развој за намалување на трошоците, јачање на развојот на таленти преку соработка меѓу универзитетите и индустријата, и отклучување на полната потенцијал на AI за да го подигне качественото растег во секторот на чистата енергија.

4. Заклучок

Будушноста на AI во хибридните системи за обновлива енергија од ветар и сонце е обетавајќа. Како технологијата напредува, ќе се појават повеќе ефикасни и енергетски ефикасни модели и алгоритми на AI. Овие иновации не само ќе го рафинираат прогнозирањето на енергија и распределбата на енергија, туку и ќе ги преминат бутлеките во собирањето и процесирањето на податоци, овозможувајќи на AI да функционира ефективно во различни и комплексни околини. Овој прогрес ќе ги подигне системите за чиста енергија на нова висина, давајќи јачка поддршка за глобалниот устойчив развој на енергијата.