విండ్-సోలర్ హైబ్రిడ్ పవర్ ఎలా స్మార్టర్ అవచ్చు? AI యొక్క వ్యవహారిక అనువర్తనాలు సిస్టమ్ ఆప్టిమైజేషన్ మరియు నియంత్రణలో

అన్ని ప్రకారం IEE-Business యొక్క విద్యుత్ శక్తి వ్యవస్థల నిష్పత్తిలో మానవ ప్రత్యేకత ఉపయోగించే ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్

వాయు-సూర్య హైబ్రిడ్ పునరుత్పత్తి శక్తి వ్యవస్థలు వాయు మరియు సూర్య రసాయనాల టైన్స్టీనం మరియు పూరకంగా ఉపయోగిస్తాయి. అయితే, ఈ శక్తి మూలాల యొక్క క్షణికమైన మరియు బ్లాంక్స్ యొక్క ప్రకృతి ద్వారా విద్యుత్ ప్రవాహం అస్థిరంగా ఉంటుంది, ఇది ఆప్పుడు ప్రదానం యొక్క నమోదు మరియు విద్యుత్ గుణమైన ప్రభావాన్ని తీరుపొందుతుంది. ప్రగతి యొక్క ప్రధాన ప్రయోజనం - ప్రస్తుతం శుద్ధ శక్తి ఉపయోగం మరియు నిరంతర శక్తి వికాసం చేయడం.

1. పరిశోధన ప్రశ్నలు: వ్యవస్థ నియంత్రణలో సవాలు

వాయు-సూర్య హైబ్రిడ్ వ్యవస్థలు ప్రకృతి పరిస్థితులను ముఖ్యంగా ప్రభావితం చేస్తాయి, ఇది పెద్ద నియంత్రణ సవాలును ఏర్పాటు చేస్తుంది. వాయు మరియు సూర్య శక్తి యొక్క క్షణికమైన మరియు లభ్యం యొక్క ప్రకృతి ద్వారా జనరేషన్ యొక్క స్థిరతను తాకించుకుంటుంది. కొంటి ప్రాంతాల్లో, సముద్ర వాతావరణ పరిస్థితులు వాయు దిశను మరియు వేగాన్ని ప్రభావితం చేస్తాయి. తుపానీ ప్రవాహం యొక్క సమయంలో, వేగాలు సాధారణ పని చేయడం యొక్క పరిధి 5–7 మీ/సెకన్ నుండి కొన్ని నిమిషాల్లో 15 మీ/సెకన్‌కు పైకి ఎగిరుతాయి- ఈ విధంగా వాయు టర్బైన్ల యొక్క భద్రతా పని చేయడం పాటు ప్రభావం చేస్తుంది, విద్యుత్ ప్రవాహం యొక్క ప్రభావం చేస్తుంది.

ప్లేటౌ ప్రాంతాల్లో, పెద్ద రాత్రి మరియు రోజు తాపం వ్యత్యాసం సూర్య ప్యానల్ ప్రదర్శనను తగ్గించుకుంటుంది, ప్రతిపదిక ప్రదర్శనను (PV) తగ్గించుకుంటుంది 30%–40%. మెఘాలు లేదా కాల్కులు ఉన్న రోజులలో, సూర్య వికిరణ ప్రభావం చాలా తగ్గించుకుంటుంది, ప్రతిపదిక ప్రవాహం తగ్గించుకుంటుంది 60%–70% సూర్యోదయం రోజుల కంటే. ఇది వ్యవస్థ ప్రవాహంలో చాలా మార్పులను ఏర్పాటు చేస్తుంది, స్థిరమైన విద్యుత్ ప్రదానం కష్టంగా చేస్తుంది.

ప్రాచీన విద్యుత్ విత్రాణ నిర్ణాయకాలు స్పష్టమైన పరిమితులు ఉన్నాయి. నిర్దిష్ట ప్రయోగాత్మక పారమైటర్లు మరియు సాధారణ ఒక్కటి నిబంధనలు అందించడం ద్వారా, వాటికి శక్తి లభ్యత యొక్క వాస్తవిక మార్పులను అనుకూలం చేయడం అసాధ్యం. ఉదాహరణకు, నగర-గ్రామ మధ్య హైబ్రిడ్ విద్యుత్ స్టేషన్లో, ప్రాతః కాలం తేలిక వాయు మరియు గ్రాదీయంగా పెరిగిన సూర్య కిరణాల్లో, ప్రాచీన నియంత్రణ వాయు టర్బైన్ ప్రవాహం రేటు ప్రమాణంలో మాత్రమే 30%–40% ఉంటుంది కారణం వాయు వేగానికి అనుకూలం చేయడం లేదు, ప్రాచుర్యం వాయు మూలాలను వ్యర్థం చేస్తుంది. అదేవిధంగా, ప్రారంభ ప్రాచీన PV కన్ఫిగరేషన్ యొక్క కారణంగా, సూర్య ప్రమాణం ప్రవాహం ప్రవాహం ప్రారంభమైనప్పుడే లోడ్ ప్రదానం పైకి వెళ్ళింది, సృష్టించిన శక్తి యొక్క చాలా 25% వ్యర్థం చేస్తుంది. ప్రకృతి పరిస్థితులు త్వరగా మారుతుంది- ఉదాహరణకు, విద్యుత్ ప్రమాణం త్వరగా మారుతుంది అథవా మెఘాల కాల్కులు త్వరగా మారుతుంది- ప్రాచీన నిర్ణయాలు త్వరగా స్పందించలేవు, విద్యుత్ స్థిరతను తప్పుతాయి, ప్రస్తుత ఔధ్యోగిక పరికరాల మరియు ప్రత్యేక ఇలక్ట్రానిక్స్ యొక్క కఠిన విద్యుత్ గుణం ప్రభావం చేస్తుంది, హైబ్రిడ్ వ్యవస్థల యొక్క విస్తృత ప్రయోగాన్ని తగ్గించుకుంటుంది.

2. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ప్రయోగాలు

2.1 శక్తి ప్రక్కలపు

మెషీన్ లేర్నింగ్ అల్గోరిథమ్లు, వాటి ప్రభావశాలీ డేటా ప్రాసెసింగ్ మరియు పాట్టర్న్ గుర్తింపు సామర్ధ్యాలతో, స్థిర వ్యవస్థ పని యొక్క ప్రాధాన్యతను నిర్మిస్తాయి. ఒక పెద్ద కొంటి వాయు-సూర్య ఫార్మ్, సంకీర్ణ మెటియోరోలజికల్ పరిస్థితులను మరియు ప్రభుత వైవిధ్యాన్ని ఎదుర్కొంటుంది, ఐదేందు సంవత్సరాల చరిత్ర డేటాను సేకరించింది- వాయు వేగం, వాయు దిశ, సూర్య వికిరణ, మెఘాల పొడవు, మరియు అనుగుణమైన జనరేషన్ ప్రవాహం. ఈ డేటాని ఉపయోగించి ఒక Long Short-Term Memory (LSTM) నెట్వర్క్‌ని ట్రెయినింగ్ చేసి, ఒక ప్రభావశాలీ శక్తి ప్రక్కలపు మోడల్‌ని నిర్మించారు. ప్రమాణికరణ ద్వారా చూపించింది, గ్రీష్మకాలం తుపానీ కాలంలో, వాయు శక్తి ప్రక్కలపు ప్రభావం 6-గంటల ప్రక్కలపుల కింద 10%–15% తగ్గించుకుంది- ప్రాచీన పద్ధతుల కంటే 30%–40% మెరుగైంది. మెఘాల ఉన్న పరిస్థితులలో, సూర్య వికిరణ ప్రక్కలపు ప్రభావం 15%–20% లో ఉంటుంది, ఇది ప్రాపక్టివ్ విద్యుత్ ప్లానింగ్ మరియు డైనమిక్ పరికర మార్పులను అనుకూలం చేస్తుంది, అస్థిరత ప్రభావాలను తగ్గించుకుంటుంది.

2.2 విద్యుత్ విత్రాణ అమలు

విద్యుత్ విత్రాణను మెరుగుపరచడం వ్యవస్థ ప్రదర్శనను మెరుగుపరచడానికి ప్రమాణికం, ఇందులో ప్రభావశాలీ అల్గోరిథమ్లు ముఖ్య పాత్ర పోషిస్తాయి. పార్టికల్ స్వార్మ్ అప్టిమైజేషన్ (PSO) అల్గోరిథం, పక్షుల ప్రవాహం నుండి ప్రోత్సాహించబడింది, సంకీర్ణ పరిష్కార స్పేస్‌లను శోధించడం ద్వారా వాయు మరియు సూర్య మూలాల మధ్య అనుకూల విద్యుత్ విత్రాణను కనుగొంటుంది. ఒక పర్వత హైబ్రిడ్ స్టేషన్‌లో, దినం ప్రాంతంలో ప్రాచుర్యం సూర్య కిరణాలు కానీ ప్రాంతం వల్ల వాయు వేగం చాలా మారుతుంది, ప్రాచీన నియంత్రణ కష్టంగా ఉంటుంది. PSO అమలు చేసిన తర్వాత, వ్యవస్థ నిరంతరం శక్తి ప్రక్కలపులను మరియు లోడ్ ప్రదానాలను నిర్ధారించింది. యాదృచ్ఛిక వాలీ వాయు వేగాలు పెరిగినప్పుడు మరియు మెఘాల ప్రవాహం వల్ల సూర్య వికిరణ ప్రభావం తగ్గినప్పుడు, PSO వాయు ప్రవాహంను 30%–40% పెంచి మరియు సూర్య ప్రభావాన్ని తగ్గించి డైనమిక్ విద్యుత్ మిశ్రమాన్ని మార్చింది. వాస్తవ పరీక్షణం చూపించింది 20%–30% ప్రభావశాలీ శక్తి ఉపయోగం సంకీర్ణ వాతావరణంలో, వ్యర్థం తగ్గించి స్థానిక గ్రామాల మరియు చిన్న ఔధ్యోగిక పరికరాలకు స్థిరమైన విద్యుత్ ప్రదానం చేస్తుంది.

2.3 పరికర నిరీక్షణ మరియు దోష విశ్లేషణ

కన్వోల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్‌లు (CNN) పరికర పరిస్థితి నిరీక్షణ మరియు దోష విశ్లేషణలో ప్రభావశాలీ. పెద్ద వాయు పార్కుల్లో, కఠిన పని వాతావరణంలో, బ్లేడ్ ప్రయాసం మరియు గీర్బాక్స్ దోషాలు సామాన్యం. ప్రాచీన నిరీక్షణ సాధారణంగా ఈ సమస్యలను ప్రారంభ కాలంలో గుర్తించలేదు. ముఖ్యమైన భాగాల్లోని సెన్సర్ల నుండి విబ్రేషన్, తాపం, మరియు విద్యుత్ డేటాను విశ్లేషించడం ద్వారా, చాలా మెరుగైంది. విబ్రేషన్ సిగ్నల్స్ కోసం, CNN మోడల్ ప్రారంభ కాలంలో బ్లేడ్ ప్రయాసాన్ని ఒక వారం ముందు గుర్తించగలదు, 90%–95% సరైనది. సూర్య ప్లాంట్‌లో, అదే మోడల్ పార్షల్ షేడింగ్ మరియు హాట్-స్పాట్ దోషాలను 92%–96% సరైనదిగా గుర్తించింది. ఇది దోష గుర్తింపు సమయాన్ని తగ్గించి, డౌన్టైమ్ తగ్గించి, మెయింటనన్స్ ఖర్చులన