Jak może być inteligentniejsza hybrydowa energia wiatrowo-słoneczna? Praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji w optymalizacji i sterowaniu systemem

Inteligentne sterowanie hybrydowymi systemami odnawialnych źródeł energii wiatrowo-słonecznej za pomocą sztucznej inteligencji

Hybrydowe systemy energetyczne wiatrowo-słoneczne wykorzystują zrównoważoność i komplementarność zasobów wiatru i słońca. Jednak niestabilny i fluktuujący charakter tych źródeł energii prowadzi do niestabilnego wyjścia mocy, negatywnie wpływając na niezawodność dostaw i jakość energii. Optymalizacja sterowania systemem poprzez zaawansowane technologie, aby zwiększyć stabilność i efektywność generacji, stała się kluczowym wyzwaniem—istotnym dla rozszerzenia stosowania czystej energii i osiągnięcia zrównoważonego rozwoju energetycznego.

1. Tło badawcze: Wyzwania w sterowaniu systemem

Hybrydowe systemy wiatrowo-słoneczne są silnie wpływowane przez warunki naturalne, co powoduje istotne wyzwania sterownicze. Nieregularność i zmienność energii wiatrowej i słonecznej podważają stabilność generacji. W regionach nadmorskich, warunki pogodowe morskie wpływają na kierunek i prędkość wiatru. Podczas przejścia tajfunu, prędkości wiatru mogą wzrosnąć z normalnego zakresu operacyjnego 5–7 m/s do ponad 15 m/s w ciągu kilku minut—przekraczając bezpieczne limity pracy turbin wiatrowych i wymuszając ich wyłączenie, co prowadzi do przerywania dostaw energii.

W regionach górskich, duże różnice temperatur między dniem a nocą obniżają wydajność paneli słonecznych w nocy, zmniejszając efektywność fotowoltaiczną (PV) o 30%–40%. W dni pochmurne lub mgliste, intensywność promieniowania słonecznego gwałtownie spada, obniżając wydajność PV o 60%–70% w porównaniu do słonecznych dni. To powoduje znaczne fluktuacje w wyjściu systemu, utrudniając stabilne dostawy energii.

Tradycyjne strategie dystrybucji energii mają jasne ograniczenia. Opierając się na stałych parametrach empirycznych i prostych regułach progowych, nie potrafią dostosować się do rzeczywistych zmian dostępności energii. Na przykład, w stacji hybrydowej na granicy miejsko-wiejskiej, rano z lekkim wiatrem i stopniowo rosnącym nasłonecznieniem, tradycyjne sterowanie utrzymuje wydajność turbiny wiatrowej tylko na 30%–40% jej nominalnej mocy ze względu na niespełnienie progów prędkości wiatru, tracąc obfite zasoby wiatrowe. Tymczasem, z powodu niedostatecznej początkowej konfiguracji PV, generacja słoneczna przekracza zapotrzebowanie na energię, gdy natężenie promieniowania wzrasta, tracąc około 25% wygenerowanej energii. Gdy warunki pogodowe zmieniają się gwałtownie—jak nagłe zmiany wiatru z burzy lub nagłe zachmurzenie—tradycyjne strategie nie potrafią szybko reagować, obniżając stabilność dostaw energii i nie spełniając surowych wymogów jakości energii nowoczesnego sprzętu przemysłowego i precyzyjnej elektroniki, co utrudnia szerokie zastosowanie systemów hybrydowych.

2. Zastosowania sztucznej inteligencji

2.1 Prognozowanie energii

Algorytmy uczenia maszynowego, dzięki swojej potężnej zdolności przetwarzania danych i rozpoznawania wzorców, stanowią fundament stabilnej operacji systemu. Duże nadmorskie farmy wiatrowo-słoneczne, stojące przed skomplikowanymi warunkami meteorologicznymi i wysoką zmiennością zasobów, zbierały dane historyczne z pięciu lat—w tym prędkości wiatru, kierunki wiatru, promieniowanie słoneczne, grubość chmur i odpowiadające im wyjścia energetyczne. Przetrenowanie sieci LSTM na tych danych doprowadziło do opracowania solidnego modelu prognozowania energii. Walidacja pokazała, że w okresie letnich sezonów tajfunowych błędy prognozowania energii wiatrowej zostały obniżone do 10%–15% dla prognoz 6-godzinnych—co stanowi 30%–40% poprawy w porównaniu do tradycyjnych metod. W warunkach pochmurnych, błędy prognozowania promieniowania słonecznego utrzymywały się na poziomie 15%–20%, umożliwiając proaktywne planowanie mocy i dynamiczne dostosowywanie sprzętu, aby zmniejszyć ryzyko niestabilności.

2.2 Optymalizacja dystrybucji mocy

Optymalizacja przydziału mocy jest kluczowa dla poprawy efektywności systemu, gdzie inteligentne algorytmy odgrywają centralną rolę. Algorytm Optymalizacji Rojem Cząsteczkowym (PSO), inspirowany zachowaniem stad ptaków, przeszukuje złożone przestrzenie rozwiązań, aby znaleźć optymalny przydział mocy między źródłami wiatrowymi i słonecznymi. W stacji hybrydowej w terenie górzystym, z obfitym nasłonecznieniem dziennym, ale bardzo zmiennymi warunkami wiatru ze względu na teren, tradycyjne sterowanie napotykało trudności. Po implementacji PSO, system ciągle monitorował prognozy energetyczne i zapotrzebowanie na moc. Gdy wykrył nadchodzący wzrost prędkości wiatru w dolinie i spadek promieniowania słonecznego z powodu ruchu chmur, PSO dynamicznie dostosował mieszankę mocy—zwiększając wydajność wiatrową o 30%–40%, jednocześnie redukując wkład słoneczny. Testy w warunkach rzeczywistych pokazały 20%–30% poprawy wykorzystania energii w złożonych warunkach pogodowych, minimalizując straty i zapewniając stabilne dostawy energii dla lokalnych wiosek i małych przedsiębiorstw.

2.3 Monitorowanie sprzętu i diagnostyka awarii

Sztuczne sieci neuronowe konwolucyjne (CNN) wykazują się w monitorowaniu stanu sprzętu i diagnozowaniu awarii. W dużych farmach wiatrowych, działających w trudnych warunkach, często występuje zużycie łopat i awarie skrzyni biegów. Tradycyjne monitorowanie często nie jest w stanie wykryć takich problemów na wczesnym etapie. Poprzez zastosowanie CNN do analizy danych wibracji, temperatury i prądu z czujników na kluczowych elementach, osiągnięto znaczące poprawy. Dla sygnałów wibracyjnych, model CNN mógł wykrywać wczesne etapy zużycia łopat nawet tydzień wcześniej, z dokładnością 90%–95%. W elektrowni słonecznej, ten sam model identyfikował częściowe zacienienie i awarie gorących punktów z dokładnością 92%–96%. To drastycznie zmniejszyło czas wykrywania awarii, minimalizowało przerwy w działaniu, obniżyło koszty konserwacji i zwiększyło ogólną niezawodność i efektywność systemu.

3. Ocena wyników zastosowania

Optymalizacja oparta na AI przyniosła imponujące rezultaty w projektach rzeczywistych. W oddalonym projekcie poza siecią w regionach górskich na zachodzie—gdzie rozszerzenie konwencjonalnej sieci jest kosztowne i trudne—obfite zasoby wiatrowe i słoneczne były wcześniej osłabione przez trudny teren i zmienną pogodę. Przed integracją AI, dostawy energii były bardzo niestabilne, a mieszkańcy doświadczyli średnio 35 godzin przerw w dostawie energii miesięcznie, zakłócając codzienne życie i zatrzymując małe przedsiębiorstwa przetwórstwa rolniczego.

Po wdrożeniu technologii AI:

• Model LSTM dokładnie prognozował lokalne wzorce pogodowe z niskimi błędami.

• PSO dynamicznie optymalizował przydział mocy na podstawie prognoz i rzeczywistych obciążeń.

• Model CNN zapewniał monitorowanie kondycji sprzętu w czasie rzeczywistym i wczesne ostrzeżenia.

Wyniki pokazały dramatyczne poprawy: miesięczne przerwy spadły do mniej niż trzech incydentów, ogółem około 3 godzin. Wykorzystanie energii wzrosło o 30%, a satysfakcja mieszkańców wzrosła z 35% do 90%. Lokalne przedsiębiorstwa stabilizowały się, pojawiła się e-commerce, a powstało ponad 30 nowych miejsc pracy, znacząco wspomagając regionalny wzrost gospodarczy.

Z perspektywy branży, adopcja AI w hybrydowych systemach wiatrowo-słonecznych przekształca sektor. W ciągu ostatnich trzech lat, liczba optymalizowanych przez AI projektów wzrosła o 45%. Te projekty osiągnęły 25%–35% wyższą efektywność generacji i 20%–30% niższe koszty konserwacji. W dużych hybrydowych elektrowniach, inteligentne planowanie i dokładne prognozowanie zmniejszyły stopy ograniczeń o 20%–25% i poprawiły zdolność integracji z siecią dla odnawialnych źródeł energii o około 20%.

Jednak pozostają wyzwania. Wysoki początkowy koszt inwestycji w sprzęt i trening modeli utrudnia wdrażanie w ekonomicznie zaniedbanych obszarach. Szybkie aktualizacje technologiczne i brak wykwalifikowanych pracowników dalszy opóźniają powszechne wdrożenie. Przyszłe działania muszą skupić się na B&R, aby obniżyć koszty, wzmocnić rozwój kadry poprzez współpracę uniwersytetów z przemysłem i odblokować pełny potencjał AI, aby wspierać wysokiej jakości rozwój w sektorze czystej energii.

4. Wnioski

Przyszłość AI w hybrydowych systemach odnawialnych wiatrowo-słonecznych jest obiecująca. W miarę postępu technologii, pojawią się bardziej efektywne i energooszczędne modele i algorytmy AI. Te innowacje nie tylko udoskonali prognozowanie energii i przydział mocy, ale także pokonają butelkowe gardła w pozyskiwaniu i przetwarzaniu danych, umożliwiając AI skuteczne działanie w różnorodnych i złożonych środowiskach. Ten postęp podniesie systemy czystej energii na nowe wyżyny, zapewniając silne wsparcie dla globalnego zrównoważonego rozwoju energetycznego.