کاربردهای هوش مصنوعی در انرژی های تجدیدپذیر

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی فرآیند مهار ماشین‌ها با هوش انسانی است تا بتوانند وظایف انسانی را با دقتی شبیه انسان برای عملیات‌های شناخته شده انجام دهند. چندین دیدگاه رقیب در زمینه هوش مصنوعی (Artificail Intelligence) وجود دارد، اما پیشرفت‌های اخیر در یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق باعث پیشرفت بزرگی در کل صنعت فناوری شده است.

شکل 2 ) هوش مصنوعی چیست

این چهار رویکرد هوش مصنوعی را به عنوان ماشین‌های سازگار، خودآگاهی، مفهوم‌سازی و حافظه محدود تعریف می‌کنند.

اهمیت هوش مصنوعی

برای رسیدن به یک هدف، هوش مصنوعی باید انتقادی فکر کند و سپس به گونه‌ای رفتار کند که احتمال موفقیت را به حداکثر برساند. یادگیری ماشینی (ML) زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که بر این ایده متمرکز است که رایانه‌ها می‌توانند اطلاعات جدید را دریافت کنند و بدون هیچ کمکی از سوی انسان، خود را بهبود بخشند.

یادگیری عمیق (Deep Learning) نوعی یادگیری خودکار است که می تواند حجم وسیعی از داده های ساختار نیافته از جمله متن، عکس و فیلم را دریافت کند و معنی دهد. برجستگی هوش مصنوعی در توانایی آن برای یادگیری و کشف خودکار و مکرر از طریق داده ها، توانایی آن در دادن هوش به محصولات قبلی، انعطاف پذیری آن از طریق روش های یادگیری نوین، توانایی آن در تجزیه و تحلیل بیشتر و عمیق تر داده ها، و دقت خیره کننده آن در بایگانی اطلاعات است.

نقش هوش مصنوعی در سیستم انرژی های تجدیدپذیر

انرژی تجدیدپذیر (Renewable Energy) بسیار فرار است زیرا از پدیده های طبیعی مانند خورشید، باد و آب به دست می آید که همگی در معرض تغییرات آب و هوا هستند. ادغام و تنظیم RE در سیستم الکتریکی به دلیل ماهیت متناوب آن مختل شده است.

شکل 1 ) کاربرد هوش مصنوعی در انرژی های تجدیدپذیر

هوش مصنوعی ممکن است به طرق مختلف به صنعت انرژی های تجدیدپذیر کمک کند، از جمله پیش بینی آب و هوا، مدل سازی و تخمین پارامترها، پیش بینی تلفات خط، حفظ قابلیت اطمینان سیستم، یکپارچه سازی سیستم های خورشیدی و باتری هیبریدی، پیش بینی خرابی تجهیزات، مدیریت شبکه، نگهداری، امنیت سایبری و برنامه های کاربردی در بهره برداری و نگهداری از مزارع PV.

در پیش بینی آب و هوا، هوش مصنوعی با نظارت بر داده های فعلی و تاریخی به پیش بینی دقیق آب و هوا کمک می کند. شرکت های برق ممکن است سیستم های انرژی خود را با کمک این داده های پیش بینی بهتر مدیریت کنند. با این حال، هنوز موانع خاصی وجود دارد که باید بر آنها غلبه کرد. توزیع و مدیریت تامین انرژی تجدیدپذیر اکنون با کمک فناوری هوش مصنوعی و Machine Learning امکان پذیر است. هوش مصنوعی ویژگی‌های زیر را در بخش‌های انرژی تجدیدپذیر و تحول فعال می‌کند، مانند :

• ساخت مراکز کنترل هوشمند: پردازش همزمان داده ها از حسگرهای مختلف یکپارچه با اجزای سیستم.
• ریزشبکه های یکپارچه – به ادغام ریزشبکه ها و مدیریت انرژی توزیع شده با جریان برق دو طرفه کمک می کند.
• ایمنی و قابلیت اطمینان بهبود یافته: تناوب را مدیریت کرد و ایمنی، کارایی و قابلیت اطمینان را بهبود بخشید.
• گسترش بازار: مدل‌های خدمات جدیدی را معرفی می‌کند و مشارکت بالاتر را تشویق می‌کند.
• واحدهای ذخیره سازی هوشمند بسازید: هوش مصنوعی با ذخیره سازی هوشمند انرژی، راه حلی پایدار و قابل اعتماد را برای صنعت RE امکان پذیر می کند.

کاربردهای هوش مصنوعی در سیستم های مختلف تولید برق مبتنی بر انرژی های تجدیدپذیر

منابع تجدیدپذیر انرژی، مانند نیروگاه های خورشیدی، بادی، زمین گرمایی و نیروگاه های آبی به دلیل هزینه کم و تقاضای زیاد، محبوب هستند.

شکل 3 )  نقش هوش مصنوعی در انرژی های تجدیدپذیر

رویکردهای هوش مصنوعی در سیستم انرژی باد

• پیش بینی سرعت و سرعت باد
• پیکربندی نیروگاه بادی
• درون یابی داده های باد غیرقابل دسترس
• شناخت مشکلات توربین های بادی
• بهینه سازی ریسک در تجارت انرژی بادی
• رویکردهای هوش مصنوعی در سیستم انرژی خورشیدی

پیش بینی تابش خورشیدی

• ارزیابی عملکرد سیستم گرمایش آب خورشیدی
• پیش بینی دمای روزانه محیط
• ردیابی خورشیدی
• MPPT آرایه PV
• بهینه سازی سلول های خورشیدی

شکل 4 )  کاربرد هوش مصنوعی (منطق فازی) در بدست آوردن ماکزیمم توان در پانل های خورشیدی

رویکردهای هوش مصنوعی در سیستم انرژی زمین گرمایی

• پیش بینی عملکرد سیستم پمپ حرارتی
• پیش بینی دمای سازه استاتیکی
• پیش بینی انرژی زمین گرمایی
• تولید نقشه های زمین گرمایی
• پیش بینی آمونیاک نیتروژن
• تخمین عملکرد کنترلر PID
• محاسبه یک نیروگاه زمین گرمایی
• پیش بینی فشار و دما در یک نیروگاه زمین گرمایی

رویکردهای هوش مصنوعی در انرژی آبی

• پیش بینی دما
• مدلسازی بارش-رواناب
• پیش بینی جریان
• تخمین دبی برق
• کنترل تولید خودکار

رویکرد هوش مصنوعی به انرژی اقیانوس

• پیش بینی تغییرات سطح دریا
• پیش بینی پارامتر موج
• ضریب پراکندگی پیش بینی
• به حداقل رساندن اثر امواج اقیانوس

رویکردهای هوش مصنوعی در انرژی زیستی

• تشخیص H2S و NH3 در بیوگاز
• پیش بینی غلظت متان بیوگاز
• پیش بینی کیفیت بیودیزل
• پیش بینی عملکرد موتور بیودیزل

بهینه سازی زنجیره تامین زیست توده

• پیش بینی مقدار گرمایش بالاتر
• کنترل دیگ زیست توده
• بهینه سازی تولید بیوگاز
• رویکردهای هوش مصنوعی در انرژی هیدروژن
• پیش بینی آلایندگی خودروهای هیدروژنی
• تشخیص خطا در پیل سوختی
• پیش بینی ولتاژ و دما برای کاتد
• ویژگی های موتور هیدروژنی، مشخصات و پیش بینی انتشار
• پیش بینی چگالی انرژی
• کنترل مصرف هیدروژن

صنایع جهانی مدیریت انرژی های تجدیدپذیر

شرکت‌های RE در حال بررسی راه‌هایی برای استفاده از هوش مصنوعی و بهبود کارایی و دسترسی هستند. برخی از بخش‌های اصلی انرژی‌های تجدیدپذیر در سراسر جهان در زیر فهرست شده‌اند که هوش مصنوعی و ML را برای پیش‌بینی انرژی، بهره‌وری انرژی و دسترسی به انرژی ترکیب می‌کنند.

منبع : برق تِک