Южноуральские ученые научили искусственный интеллект моделировать выработку солнечной энергии
30 Марта 2023
Фото: пресс-служба ЮУрГУ
Международный проект «с прицелом» на Россию уже запущен в Индии и Малайзии.
Челябинские ученые в составе международной команды исследователей, использовав искусственный интеллект, повысили энерговыработку солнечных батарей. Инновационную технологию обкатали на примере реальной электростанции ученые из университетов Паханга (Малайзия), им. Реджепа Тайипа Эрдогана (Турция) и ЮУрГУ. От южноуральского вуза в исследованиях принимали участие профессор кафедры электрических станций, сетей и систем электроснабжения Ирина Кирпичникова и старший научный сотрудник Судхакар Кумарасами.
По их словам, выработка энергии на электростанциях, работающих на возобновляемых источниках, отличается от традиционных тепловых и атомных зависимостью от погоды. Спрогнозировать ее в условиях изменения условий окружающей среды, таких как энергия солнца, скорость ветра и температура, достаточно сложно.
«Непостоянство поступления энергии сказывается на генерации и производительности электростанций. Известно, например, что повышение температуры окружающей среды всего на 1 градус снижает выработку энергии на 0,5 %, — говорит Ирина Кирпичникова. — Для солнечных электростанций это серьезная проблема. Мы разработали модель прогнозирования годовой выработки электроэнергии и определили производительность электростанций с учетом климатических факторов и использованием искусственного интеллекта».
Как добавили ученые, «умная» нейросеть прогнозирует энергоресурс солнечных батарей с учетом погоды и производительности установок, это повышает их отдачу. Совместное исследование проходило дистанционно на основе обработки трехлетних данных солнечной фотоэлектрической станции в индийском городе Кужалманнаме в штате Керала с жарким климатом и муссонными дождями. А натурные испытания — в Малайзии под руководством доктора Судхакара Кумарасами. Сравнительные исследования разных методов помогли найти самую точную модель прогнозирования выработки энергии.
«Она имеет большую значимость для возобновляемой энергетики, разработчиков солнечных энергоустановок, — пояснили авторы ноу-хау. — Высокоточное прогнозирование выработки солнечной энергии с использованием инструментов искусственного интеллекта позволит регулировать нагрузки, планировать энергоподпитку из других источников».
Ученые планируют продолжить исследования для холодных регионов планеты и, в частности, для условий севера России. Для этого они разрабатывают алгоритм машинного обучения, способный брать в зачет прежний опыт прогнозирования солнечной энергии. В перспективе искусственный интеллект научат и предсказывать снижение выработки солнечных электростанций в течение срока их службы.
По их словам, выработка энергии на электростанциях, работающих на возобновляемых источниках, отличается от традиционных тепловых и атомных зависимостью от погоды. Спрогнозировать ее в условиях изменения условий окружающей среды, таких как энергия солнца, скорость ветра и температура, достаточно сложно.
«Непостоянство поступления энергии сказывается на генерации и производительности электростанций. Известно, например, что повышение температуры окружающей среды всего на 1 градус снижает выработку энергии на 0,5 %, — говорит Ирина Кирпичникова. — Для солнечных электростанций это серьезная проблема. Мы разработали модель прогнозирования годовой выработки электроэнергии и определили производительность электростанций с учетом климатических факторов и использованием искусственного интеллекта».
Как добавили ученые, «умная» нейросеть прогнозирует энергоресурс солнечных батарей с учетом погоды и производительности установок, это повышает их отдачу. Совместное исследование проходило дистанционно на основе обработки трехлетних данных солнечной фотоэлектрической станции в индийском городе Кужалманнаме в штате Керала с жарким климатом и муссонными дождями. А натурные испытания — в Малайзии под руководством доктора Судхакара Кумарасами. Сравнительные исследования разных методов помогли найти самую точную модель прогнозирования выработки энергии.
«Она имеет большую значимость для возобновляемой энергетики, разработчиков солнечных энергоустановок, — пояснили авторы ноу-хау. — Высокоточное прогнозирование выработки солнечной энергии с использованием инструментов искусственного интеллекта позволит регулировать нагрузки, планировать энергоподпитку из других источников».
Ученые планируют продолжить исследования для холодных регионов планеты и, в частности, для условий севера России. Для этого они разрабатывают алгоритм машинного обучения, способный брать в зачет прежний опыт прогнозирования солнечной энергии. В перспективе искусственный интеллект научат и предсказывать снижение выработки солнечных электростанций в течение срока их службы.
Поделиться
