Qanday qilib shamol-quoishnoma g'arbiy quvvat smartroq bo'lishi mumkin? AI tizimni optimallashtirish va boshqarishda amaliy qo'llanmalar

Yorqin va quyosh maydoniy energetik tizimlari orasidagi mustaqil birlashma tizimlarida artificial intellekt yordamidagi aqlli boshqarish

Yorqin-quyosh maydoniy taqomillar tizimlari yorqin va quyosh resurslari orasidagi muvofiqlik va kengaytirish imkoniyatidan foydalanadi. Ammo bu energiya manbalari tarqalishi va o'zgarishi aniq emasligi tufayli, quvvat chiqishi noqonuniy bo'lib, ta'minotning ishonchli bo'lishi va quvvat sifati negativ jihatdan ta'sir qiladi. Taniqlikni va samaradorlikni oshirish uchun tizimni boshqarishni optimallashtirish tezkor inobatga olindi—bu toza energiya qo'llanilishini kengaytirish va muqobil energiya rivojlanishini yetkazish uchun muhim darajada muhim.

1. Izlash fon: Tizim boshqarishidagi muammolarni taklif etish

Yorqin-quyosh maydoniy tizimlari tabiiy sharoitlardan katta darajada bog'liq, bu esa boshqarishda muhim muammolarni taklif etadi. Yorqin va quyosh energiyasi tarqalishi va o'zgarishi generatsiya istiqbolini zirralaydi. Daryo bo'lgan hududlarda, daryo havo sharoiti yorqin yo'nalishi va tezligiga ta'sir qiladi. Tafton o'tish paytida, yorqin tezligi ichki ishlash diapazonidan 5-7 m/s dan bir necha daqiqada 15 m/s dan yuqorigacha oshadi—yorqin turbinasi xavfsiz ishlash chegaralarini oshib yuboradi va to'xtatish talab qilinadi, bu esa quvvat ta'minotini buzadi.

Yuklama hududlarda, katta kun-tungi harorat farqi quyosh panellarining efektivligini tushiradi, quyosh fotovoltaik (PV) samaradorligini 30%-40% gacha pasaytiradi. Bulutli yoki pargali kunlarda, quyosh nurlanish intensivligi juda qisqa muddatda kamayadi, quyosh PV chiqishi quyoshli kunlarga nisbatan 60%-70% gacha kamayadi. Bu tizim chiqishi o'rtasidagi katta o'zgarishlarga sabab bo'ladi, bu esa barqaror quvvat ta'minotini qiyin qiladi.

An'anaviy quvvat taqsimlash strategiyalari haqiqiy cheklariga ega. Ularning empirik parametrlar va oddiy eholda belgilangan qoidalarga asoslangan, ularning real vaqtli energiya mavjudligi o'zgarishlariga moslash imkoniyati kam. Masalan, shahar-qishloq chegarasidagi birlashma quvvat stantsiyasida, erkin yorqin va quyosh nurlanishi orqali subhdan so'ng, an'anaviy boshqaruv faqat yorqin tezligi chegarasi yetmaydi, bu esa yorqin turbinasi chiqishi faqat reyting kapasitetining 30%-40% gacha qoldiradi, bu esa yorqin resurslarini ishlatishni buzadi. Shuningdek, suboptimal boshlang'ich PV konfiguratsiyasi quyosh nurlanishi oshganda, quyosh generatsiyasi yuk talabidan oshadi, bu esa generatsiyalangan energiyadan 25% gacha borib yuboradi. Havo sharoiti tezkor o'zgarsa—masalan, yarmoqdan yorqin tezligi tezkor o'zgarsa yoki bulut tezkor paydo bo'lsa—an'anaviy strategiyalar tezkor javob berishi mumkin emas, bu esa quvvat istiqbolligini pasaytiradi va modern sanoat jihozlari va aniqlashtirish elektronikasining murakkab quvvat sifati talablari qanoatlantirilmaydi, bu esa birlashma tizimlarning keng qo'llanilishini cheklaydi.

2. Artificial intellekt qo'llanmalar

2.1 Energiya prognozi

Ma'lumotlar bilan ishlash va mintaqa tan osonliklari bilan ma'lumotlarni o'rganish algoritmlari, tizimning barqaror ishlashini asos soladi. Kompleks meteorologik sharoitlar va resurslarning yuqori o'zgarishiga ega bo'lgan yorqin-quyosh maydoniy fermada, 5 yillik tarixiy ma'lumotlar—yorqin tezligi, yorqin yo'nalishi, quyosh nurlanishi, bulut qalinligi va mos keladigan chiqindilar—usullar orqali Long Short-Term Memory (LSTM) tizmi ushbu ma'lumotlar orqali o'quvchi, qat'iy energiya prognoz modeli yaratildi. Tasdiqlash natijalariga ko'ra, yoz oyidagi taftonlar davrida, yorqin energiyasi prognoz xatoliklari 6 soat oldindan 10%-15% gacha kamaydi—bu an'anaviy usullardan 30%-40% gacha yaxshilandi. Bulutli sharoitlarda, quyosh nurlanishi prognoz xatoliklari 15%-20% ichida qoldi, bu esa proaktiv quvvat rejalashtirish va dinamik jihoz o'zgarishlari o'zgarish risklarini kamaytirishga imkoniyat beradi.

2.2 Quvvat taqsimlash optimallashi

Quvvat ajratishni optimallashtirish tizim samaradorligini oshirish uchun muhimdir, bu yerda aqlli algoritmlar asosiy rol o'ynaydi. Qush jamoasi xavf-xatarlariga asoslangan Particle Swarm Optimization (PSO) algoritmi kompleks yechim maydonlarini qidirishda yorqin va quyosh manbalari orasidagi optimal quvvat taqsimlashini topishga imkoniyat beradi. Kunlik quyosh nurlanishi, lekin joylashgan joy sharoitlari tufayli yorqin tezligi juda o'zgaradigan to'qqon maydoniy stantsiyasida, an'anaviy boshqaruv qiyinlikka tug'di. PSO ni amalga oshirgandan so'ng, tizim energiya prognozlarini va yuk talablarini doimiy ravishda monitoring qiladi. U vadi yorqin tezligi oshishi va bulut harakati tufayli quyosh nurlanishi kamayishi kutilayotganini aniqlaganda, PSO dinamik ravishda quvvat miqdorini o'zgartirdi—yorqin chiqishi 30%-40% gacha oshiriladi, quyosh hisobidan kamayadi. Haqiqiy sinovlar tizimda kompleks havo sharoitlari ostida 20%-30% gacha yaxshi samaradorlikni ko'rsatdi, bu esa ishfoni minimallashtiradi va lokal mahallalar va kichik sanoat uchun barqaror quvvat ta'minotini ta'minlaydi.

2.3 Jihozni monitoring qilish va xato diagnosika

Konvolutsion nueral tarmog'lar (CNN) jihoz holatini monitoring qilish va xato diagnosika qilishda afzaldir. Katta yorqin maydoniy fermalarda, qattiq ishlash sharoitlari tufayli yorqin tegish va reduktor xatosi ko'p uchraydi. An'anaviy monitoring boshqaruv usullari bunday muammolarni tezkor aniqlay olmaydi. CNN algoritmini sensorlardan olingan jarroq, harorat va jarayon ma'lumotlarini tahlil qilish orqali, ifodalangan natijalar ortti. Jarroq signallari uchun, CNN modeli yorqin tegishini tezkor aniqlay oladi, bu esa 90%-95% aniqlik bilan bir hafta oldin aniqlay oladi. Quyosh maydoniy fermada, shu model ikkilangan qism va issiq joy xatoliklarini 92%-96% aniqlik bilan aniqlay oladi. Bu xato aniqlash vaqti radikal ravishda kamaydi, ishga tushish vaqtini kamaytiradi, xizmat ko'rsatish narxini past qiladi va umumiy tizim istiqboli va samaradorligini oshiradi.

3. Qo'llanma natijalari baholash

AI yordamidagi optimallashtirish haqiqiy loyihalarda muvaffaqiyatli natijalar bergan. G'arbiy to'qqon hududlarda, an'anaviy tarmoqni uzluksiz qilish qiyin va qimmat bo'lgan holda, yorqin va quyosh resurslari oldin qat'i sharoitlar va o'zgarishli havo sharoitlari tufayli buzilib ketadi. AI integratsiyasidan oldin, quvvat ta'minoti juda noqonuniy edi, aholi oydagi 35 soatlik bekorlikni tushundiradi, bu esa kundalik hayotni buzadi va kichik agrosanoat bizneslarini to'xtatadi.

AI texnologiyalarini qo'llashdan keyin:

• LSTM modeli lokal havo sharoitlarini xatolik darajasi past bilan aniq prognoz qiladi.

• PSO prognoz va haqiqiy yuklar asosida dinamik ravishda quvvat taqsimlashni optimallashtiradi.

• CNN modeli jihozning holatini tezkor monitoring qiladi va tezkor ogohlantirish beradi.

Natijalar ko'rsatadi ki, odatda oydagi bekorliklar 3 ta vaqtdan kamaydi, umumiy 3 soatga teng. Energiya samaradorligi 30% gacha oshdi, aholi rahatlantirish darajasi 35% dan 90% gacha oshdi. Lokal sanoatlar stabil qilindi, elektron savdo ro'yxatdan o'tdi va 30 ta yangi ish joyi yaratildi, bu esa hudud ekonomik rivojlanishini katta darajada oshirdi.

Sanoatni butunlay ko'rib chiqganda, yorqin-quyosh maydoniy tizimlarda AI qo'llanishi sohani qayta qurmoqda. O'rtacha 3 yilda, AI optimallashtirilgan loyiha soni 45% gacha oshdi. Bu loyihalar 25%-35% yuqori samaradorlik va 20%-30% past xizmat ko'rsatish narxlari bilan natija bergan. Katta birlashma fermalarda, aqlli rejalashtirish va aniq prognozlar saydalanganlik darajasini 20%-25% gacha pasaytiradi va yangi energiya manbalari uchun tarmoq integratsiya qobiliyatini 20% gacha oshiradi.

Biroq, muammolar hali ham mavjud. Hardware va model tayyorlash uchun yuqori boshlang'ich investitsiya ekonomik jihatdan qiyin hududlarda joylashtirishni qiyin qiladi. Tezkor texnologik yangilanish va mehnat yetkazib berishidagi kadrlar yetkazib berishini kamaytirish bu umumiy qo'llanishni tezkorlashtiradi. Kelajakda, ilmiy-tadqiqotlar va innovatsiyalarni o'z ichiga olgan R&D siyosatlar, universitet-sanoat hamkorligi orqali kadrlarni rivojlantirish va AI ning toza energiya sohasidagi yuqori sifatli rivojlanish uchun to'liq potensialini ochishga qaratilishi kerak.

4. Xulosa

Yorqin-quyosh maydoniy taqomillar tizimlarida AI yordamidagi aqlli boshqarishning kelajagi umidvor. Texnologiya rivojlanishi bilan, samarali va energiya samaradorligi yuqori AI modellari va algoritmlari paydo bo'ladi. Bu innovatsiyalar energiya prognozini va quvvat taqsimlashini o'zgartirishga, shuningdek, ma'lumotlar olish va tahlil qilishda bo'lgan engellarni yengishga imkoniyat beradi, bu esa AI ni aniq va murakkab maydoniy sharoitlarda samarali ishlashga imkoniyat beradi. Bu rivojlanish toza energiya tizimlarini yangi darajaga olib chiqadi va global muvofiq energiya rivojlanishiga kuchli himoya qiladi.