Bagaimana Tenaga Hibrid Angin-Surya Boleh Lebih Cerdas? Aplikasi Praktikal AI dalam Pengeoptimuman dan Kawalan Sistem

Pengawalan Pintar Sistem Kuasa Hibrid Tenaga Boleh Dicapai Menggunakan Kecerdasan Buatan

Sistem tenaga berasaskan hibrid angin-solar mengambil kesempatan keberlanjutan dan pelengkap sumber angin dan solar. Walau bagaimanapun, sifat intermiten dan fluktuatif sumber tenaga ini menyebabkan output kuasa yang tidak stabil, memberi kesan negatif terhadap kebolehpercayaan bekalan dan kualiti kuasa. Mengoptimumkan kawalan sistem melalui teknologi canggih untuk meningkatkan kestabilan dan kecekapan penjanaan telah menjadi cabaran kritikal—kunci untuk memperluas penggunaan tenaga bersih dan mencapai pembangunan tenaga lestari.

1. Latar Belakang Penyelidikan: Cabaran dalam Kawalan Sistem

Sistem hibrid angin-solar sangat dipengaruhi oleh keadaan semula jadi, menimbulkan cabaran kawalan yang signifikan. Intermiten dan volatiliti tenaga angin dan solar merosakkan kestabilan penjanaan. Di kawasan pesisir, keadaan cuaca laut mempengaruhi arah dan kelajuan angin. Semasa laluan taufan, kelajuan angin boleh meningkat dari julat operasi normal 5–7 m/s kepada lebih daripada 15 m/s dalam beberapa minit—melampaui had operasi selamat turbin angin dan memaksa penutupan, menyebabkan gangguan bekalan kuasa.

Di kawasan dataran tinggi, perbezaan suhu siang-malam yang besar mengurangkan prestasi panel solar pada waktu malam, mengurangkan kecekapan fotovoltaik (PV) sebanyak 30%–40%. Pada hari berawan atau berkabut, intensiti radiasi solar merosot tajam, mengurangkan output PV sebanyak 60%–70% berbanding hari cerah. Ini menyebabkan fluktuasi yang signifikan dalam output sistem, menjadikan penghantaran kuasa yang stabil sukar.

Strategi pengagihan kuasa tradisional mempunyai had yang jelas. Bergantung pada parameter empiris tetap dan peraturan ambang batas mudah, mereka gagal menyesuaikan diri dengan perubahan masa nyata dalam ketersediaan tenaga. Sebagai contoh, di stesen kuasa hibrid sempadan bandar-desa, pada pagi hari dengan angin ringan dan sinar matahari yang bertambah, kawalan tradisional hanya mengekalkan output turbin angin pada 30%–40% kapasiti yang ditetapkan kerana ambang batas kelajuan angin tidak dipenuhi, menyia-nyiakan sumber angin yang melimpah. Sementara itu, disebabkan konfigurasi awal PV yang kurang optimal, penjanaan solar melebihi permintaan beban sebaik sahaja irradiance meningkat, menyia-nyiakan kira-kira 25% tenaga yang dihasilkan. Apabila cuaca berubah tiba-tiba—seperti perubahan angin cepat akibat ribut petir atau tutupan awan mendadak—strategi tradisional tidak dapat bertindak balas dengan cepat, merosakkan kestabilan kuasa dan gagal memenuhi keperluan kualiti kuasa yang ketat bagi peralatan industri moden dan elektronik presisi, menghalang aplikasi yang lebih luas sistem hibrid.

2. Aplikasi Kecerdasan Buatan

2.1 Peramalan Tenaga

Algoritma pembelajaran mesin, dengan keupayaan pemprosesan data dan pengenalan corak yang kuat, membentuk asas untuk operasi sistem yang stabil. Peternakan angin-solar pantai yang besar, menghadapi keadaan meteorologi yang kompleks dan variasi sumber yang tinggi, mengumpul lima tahun data sejarah—termasuk kelajuan angin, arah angin, radiasi solar, ketebalan awan, dan output penjanaan yang berkaitan. Dengan melatih rangkaian Long Short-Term Memory (LSTM) pada data ini, model peramalan tenaga yang kukuh telah dibangunkan. Pengesahan menunjukkan bahawa semasa musim taufan, ralat peramalan tenaga angin dikurangkan kepada 10%–15% untuk ramalan 6 jam—peningkatan 30%–40% berbanding kaedah tradisional. Di bawah keadaan berawan, ralat peramalan radiasi solar kekal dalam 15%–20%, membolehkan perancangan kuasa proaktif dan penyesuaian peralatan dinamik untuk mengurangkan risiko ketidakstabilan.

2.2 Pengoptimuman Pengagihan Kuasa

Mengoptimumkan pengagihan kuasa adalah penting untuk meningkatkan kecekapan sistem, di mana algoritma pintar memainkan peranan utama. Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO), terinspirasi oleh perilaku burung, mencari ruang penyelesaian yang kompleks untuk mencari pengagihan kuasa optimal antara sumber angin dan solar. Di stesen hibrid gunung dengan cahaya matahari yang melimpah pada siang hari tetapi angin yang sangat berubah-ubah disebabkan oleh bentuk tanah, kawalan tradisional menghadapi kesukaran. Selepas melaksanakan PSO, sistem secara berterusan memantau ramalan tenaga dan permintaan beban. Apabila ia mendeteksi peningkatan kelajuan angin lembah yang akan datang dan penurunan radiasi solar disebabkan oleh pergerakan awan, PSO menyesuaikan dinamik campuran kuasa—meningkatkan output angin sebanyak 30%–40% sambil mengurangkan sumbangan solar. Ujian dunia nyata menunjukkan peningkatan 20%–30% dalam penggunaan tenaga di bawah cuaca yang kompleks, mengurangkan pembaziran dan memastikan bekalan kuasa yang stabil untuk kampung setempat dan industri kecil.

2.3 Pemantauan Peralatan dan Diagnosis Kesalahan

Jaringan Neural Konvolusi (CNN) unggul dalam pemantauan keadaan peralatan dan diagnosis kesalahan. Di peternakan angin yang besar dengan persekitaran operasi yang keras, aus bilah dan kegagalan kotak gear adalah biasa. Pemantauan tradisional sering gagal mendeteksi masalah sedini mungkin. Dengan menerapkan CNN untuk menganalisis data getaran, suhu, dan arus dari sensor komponen penting, peningkatan yang signifikan telah dicapai. Untuk isyarat getaran, model CNN dapat mendeteksi aus bilah tahap awal sehingga satu minggu lebih awal, dengan kejituan 90%–95%. Di sebuah ladang solar, model yang sama mengenal pasti penyalaan separa dan kesalahan hot-spot dengan kejituan 92%–96%. Ini drastik mengurangkan masa deteksi kesalahan, mengurangkan masa henti, menurunkan kos pemeliharaan, dan meningkatkan kebolehpercayaan dan kecekapan sistem secara keseluruhan.

3. Penilaian Hasil Aplikasi

Optimasi yang didorong oleh AI telah memberikan hasil yang luar biasa dalam projek-projek dunia nyata. Dalam projek off-grid jauh di kawasan gunung barat—di mana penambahan grid konvensional mahal dan sukar—sumber angin dan solar yang melimpah sebelumnya diganggu oleh bentuk tanah yang kasar dan cuaca yang berubah-ubah. Sebelum integrasi AI, bekalan kuasa sangat tidak stabil, dengan penduduk mengalami purata 35 jam gangguan setiap bulan, mengganggu kehidupan harian dan menghentikan perniagaan proses agro kecil.

Selepas melaksanakan teknologi AI:

• Model LSTM meramalkan pola cuaca tempatan dengan kadar ralat yang rendah.

• PSO mengoptimumkan pengagihan kuasa secara dinamik berdasarkan ramalan dan beban masa nyata.

• Model CNN menyediakan pemantauan kesihatan peralatan secara masa nyata dan amaran awal.

Hasil menunjukkan peningkatan yang dramatik: gangguan bulanan menurun kepada kurang daripada tiga insiden, jumlah sekitar 3 jam. Penggunaan tenaga meningkat sebanyak 30%, dan kepuasan penduduk meningkat dari 35% kepada 90%. Industri setempat stabil, e-dagang muncul, dan lebih daripada 30 pekerjaan baru dicipta, secara signifikan mendorong pertumbuhan ekonomi kawasan tersebut.

Dari perspektif industri, adopsi AI dalam sistem hibrid angin-solar merombak sektor ini. Sepanjang tiga tahun terakhir, bilangan projek yang dioptimumkan AI telah meningkat sebanyak 45%. Projek-projek ini telah mencapai kecekapan penjanaan 25%–35% lebih tinggi dan kos pemeliharaan 20%–30% lebih rendah. Di tumbuhan hibrid besar, penjadualan pintar dan peramalan yang tepat telah mengurangkan kadar penahanan sebanyak 20%–25% dan meningkatkan kapasiti integrasi grid untuk tenaga boleh diperbaharui sekitar 20%.

Walau bagaimanapun, cabaran masih wujud. Pelaburan awal yang tinggi dalam perkakasan dan latihan model membuat pelaksanaan sukar di kawasan yang kurang makmur. Kemajuan teknologi yang cepat dan kekurangan tenaga kerja mahir lebih lanjut menghalang penerimaan yang meluas. Usaha masa depan harus fokus pada R&D untuk mengurangkan kos, memperkuat pembangunan bakat melalui kerjasama universiti-industri, dan membuka potensi penuh AI untuk mendorong pertumbuhan berkualiti tinggi dalam sektor tenaga bersih.

4. Kesimpulan

Masa depan AI dalam sistem hibrid tenaga angin-solar adalah menjanjikan. Seiring kemajuan teknologi, model dan algoritma AI yang lebih efisien dan hemat tenaga akan muncul. Inovasi-inovasi ini tidak hanya akan memperhalus peramalan tenaga dan pengagihan kuasa, tetapi juga mengatasi botol leher dalam pengambilan dan pemrosesan data, membolehkan AI berfungsi dengan efektif dalam persekitaran yang beragam dan kompleks. Kemajuan ini akan meningkatkan sistem tenaga bersih ke ketinggian baru, menyediakan sokongan yang kuat untuk pembangunan tenaga lestari global.