Kako lahko hibridna energija iz vetrne in sončne energije postane pametnejša Praktične uporabe umetne inteligence pri optimizaciji in kontroli sistema

Inteligentna upravljanje hibridnih sistemov obnovljive energije iz vjetra in sončnega svetla z uporabo umetne inteligence

Hibridni sistemi obnovljive energije iz vjetra in sončnega svetla izkoriščajo održivost in komplementarnost virov vjetra in sončnega svetla. Vendar intermitentna in nestabilna narava teh virov energije vodi do nestabilnega izhoda energije, kar negativno vpliva na zanesljivost oskrbe in kakovost energije. Optimizacija upravljanja sistema preko naprednih tehnologij za izboljšanje stabilnosti in učinkovitosti proizvodnje je postala ključni izziv – ključen za razširitev uporabe čiste energije in dosego održivega razvoja energije.

1. Raziskovalni ozadje: Izzivi pri upravljanju sistema

Hibridni sistemi iz vjetra in sončnega svetla so močno vplivani s naravnimi pogoji, kar predstavlja velike izzive pri upravljanju. Intermittenca in volatilnost energije iz vjetra in sončnega svetla podkopavata stabilnost proizvodnje. V obalnih regijah vplivajo pomorski vremenski pogoji na smer in hitrost vetra. Med prehodom tajfunov se hitrost vetra lahko v nekaj minutih poveča od običajnega operativnega obsega 5–7 m/s na več kot 15 m/s – kar presega varne operativne meje vetrnih turbin in prisili zaprtje, kar povzroča prekinitev oskrbe z energijo.

V visokoplanjskih regijah veliki dnevno-nočni temperaturni razliki zmanjšujejo zmogljivost sončnih panelov nočju, kar zmanjša učinkovitost fotovoltaik (PV) za 30%–40%. Ob oblakastih ali mglavih dneh se intenzivnost sončnega sevanja močno zmanjša, kar zmanjša izhod PV za 60%–70% v primerjavi s sončnimi dnevi. To povzroča velike nihanja izhoda sistema, kar težko omogoča stabilno dostavo energije.

Tradicionalne strategije distribucije energije imajo jasne omejitve. Z uporabo fiksne empirične parametrov in preprostih pragovnih pravil ne morejo prilagoditi realnim spremembam dostopnosti energije. Na primer, v hibridni elektrarni na meji mestne in podeželske območja, ob zgodnjem jutru s lehkimi vetri in postopno naraščajočim sončnim svetlom, tradicionalno upravljanje ohranja izhod vetrne turbine le na 30%–40% nominalne zmogljivosti zaradi nenazadnjenih pragov hitrosti vetra, kar zanemarja obilne vetrne vire. Srednje zaradi podoptimalne prvotne konfiguracije PV preseže proizvodnja sončne energije povpraševanje po bremenu, ko se inkidenca poviša, kar zanemari približno 25% proizvedene energije. Ko se vreme nagle spremeni – kot so hitri premiki vetra zaradi grmljavine ali nagle oblakost – tradicionalne strategije ne morejo hitro reagirati, kar zmanjša stabilnost energije in ne izpolnjuje strogih zahtev glede kakovosti energije sodobnega industrijskega oprem in natančne elektronike, kar ovira širšo uporabo hibridnih sistemov.

2. Uporaba umetne inteligence

2.1 Predvidenje energije

Algoritmi strojnega učenja, z njihovo močno sposobnostjo obdelave podatkov in prepoznavanja vzorcev, postavljajo temelje za stabilno delovanje sistema. Velika obalna vetrna-sončna farm, ki se sooča s kompleksnimi meteorološkimi pogoji in visoko variabilnostjo virov, je zbrala pet let zgodovinskih podatkov – vključno s hitrostjo in smerjo vetra, sončnim sevanjem, debelino oblakov in ustrezno proizvodnjo. Z usposabljanjem mreže z dolgimi kratkimi spominoma (LSTM) na teh podatkih je bil razvit trd model za predvidenje energije. Preverjanje je pokazalo, da med poletnimi tajfunskega sezona so bile napake predvidenja energije iz vjetra zmanjšane na 10%–15% za 6-urne predvide – 30%–40% izboljšave v primerjavi s tradicionalnimi metodami. Pri oblakastih pogojih so ostale napake predvidenja sončnega sevanja znotraj 15%–20%, kar omogoča proaktivno načrtovanje energije in dinamične prilagoditve opreme za zmanjšanje tveganj nestabilnosti.

2.2 Optimizacija distribucije energije

Optimizacija razporeditve energije je ključna za izboljšanje učinkovitosti sistema, kjer igrajo centralno vlogo inteligentni algoritmi. Algoritem optimizacije roja častic (PSO), navdahnjen s ponoredo ptic, iska v kompleksnih prostorih rešitev, da najde optimalno distribucijo energije med viri iz vjetra in sončnega svetla. V hibridni postaji v gorskem območju z obilnim dnevnim sončnim svetlom, vendar z visoko variabilnostjo vetra zaradi terena, je tradicionalno upravljanje imelo težave. Po uvedbi PSO je sistem neprekinjeno spremljal predvide energije in povpraševanje po bremenu. Ko je zaznal prihajajoči poveček hitrosti dolinskega vetra in padec sončnega sevanja zaradi gibljenja oblakov, je PSO dinamično prilagodil mešanico energije – povečal izhod iz vjetra za 30%–40%, medtem ko je zmanjšal prispevek sončne energije. Realni testi so pokazali 20%–30% izboljšanje učinkovitosti uporabe energije v kompleksnem vremenu, kar je zmanjšalo odpad in zagotovilo stabilno energijo za lokalne vaske in male industrije.

2.3 Nadzor nad opremo in diagnostika okvar

Konvolucijske neuronske mreže (CNN) so odlične za nadzor stanja opreme in diagnostiko okvar. V velikih vetrnih farmah z zahtevnimi delovnimi pogoji so pogosti erozija lopatic in okvare stropnega točka. Tradicionalni nadzor pogosto ne more takrat zaznati teh težav. Z uporabo CNN za analizo vibracijskih, temperaturnih in tokovnih podatkov z senzorjev na ključnih komponentah so bili doseženi značilni napredek. Za vibracijske signale je model CNN mogel zaznati začetno fazo erozije lopatic do enega tedna naprej, z 90%–95% natančnostjo. V sončni elektrarni je isti model z 92%–96% natančnostjo zaznal delno senčenje in okvare točk. To drastično zmanjša čas zaznavanja okvar, zmanjša čas nedelovanja, zniža stroške vzdrževanja in izboljša skupno zanesljivost in učinkovitost sistema.

3. Ocena rezultatov uporabe

Optimizacija z uporabo umetne inteligence je prinesla zelo dobre rezultate v stvarnih projektih. V oddaljenem projektu brez omrežja v zahodnih gorskih regijah – kjer je konvencionalno razširitev omrežja draga in težka – so obilni vetrni in sončni viri bili prej podkopani zaradi neravnega terena in nestabilnega vremena. Pred integracijo umetne inteligence je bila oskrba z energijo zelo nestabilna, z občinstvom, ki je doživelo povprečno 35 ur prekinitve v mesecu, kar je motilo vsakdanji življenjski tok in ustavilo male agroindustrijske poslove.

Po uvedbi tehnologij umetne inteligence:

• Model LSTM je točno predvidel lokalne vremenske vzorce z nizkimi stopnjami napak.

• PSO je dinamično optimiziral razporeditev energije na podlagi predvidenj in realnih obremenitev.

• Model CNN je pruščal real-time nadzor nad zdravjem opreme in predhodne opozorila.

Rezultati so pokazali dramatično izboljšanje: mesečne prekinitve so se zmanjšale na manj kot tri incidenta, skupaj okoli 3 ur. Učinkovitost uporabe energije se je povečala za 30%, zadovoljstvo prebivalcev pa se je povečalo s 35% na 90%. Lokalne industrije so se stabilizirale, pojednala se je e-trgovina in ustvarjenih je bilo preko 30 novih delovnih mest, kar je znatno povečalo regionalni ekonomski rast.

Iz perspektive celotne industrije, uporaba umetne inteligence v hibridnih sistemih iz vjetra in sončnega svetla preoblikuje sektor. V zadnjih treh letih je število projektov, optimiziranih z umetno inteligenco, narastlo za 45%. Ti projekti so dosegli 25%–35% višjo učinkovitost proizvodnje in 20%–30% nižje stroške vzdrževanja. V velikih hibridnih elektrarnah je inteligentno planiranje in točno predvidenje zmanjšalo stopnje omejevanja za 20%–25% in izboljšalo kapaciteto za vključevanje obnovljive energije v omrežje za približno 20%.

Vendar pa še vedno obstajajo izzivi. Visoka začetna investicija v strojne opreme in usposabljanje modelov teži razširitev za gospodarsko slabše obdavčene območja. Hitre tehnološke posodobitve in pomanjkanje specializiranega osebja dodatno upočasni širšo uporabo. Prihodnje napore morajo biti usmerjeni v R&D za zmanjšanje stroškov, krepitev razvoja talenta skozi univerzitetno-industrijsko sodelovanje in odkritje polnega potenciala umetne inteligence za spodbujanje kakovostnega rasta v sektorju čiste energije.

4. Zaključek

Budućnost umetne inteligence v hibridnih sistemih obnovljive energije iz vjetra in sončnega svetla je obetajoča. S napredkom tehnologije bodo nastali bolj učinkoviti in energijsko učinkoviti modeli in algoritmi umetne inteligence. Te inovacije ne bodo samo izboljšale predvidenja energije in razporeditve energije, ampak bodo premostile grlice pri pridobivanju in obdelavi podatkov, omogočile učinkovito delovanje umetne inteligence v različnih in kompleksnih okoljih. Ta napredek bo dvignil sisteme čiste energije na novo raven, ki bo zagotovila močno podporo globalnemu održivemu razvoju energije.