Как искусственный интеллект в возобновляемой энергетике поддерживает устойчивое развитие

Мы, как общество, уже давно полагаемся на ископаемое топливо. В прошлом году глобальные выбросы углекислого газа, связанные с энергетикой, достигли нового максимума - 34,4 миллиарда метрических тонн. Несмотря на то что Парижское соглашение 2015 года направлено на то, чтобы удержать глобальное потепление на уровне ниже 2 градусов по Цельсию путем сокращения выбросов углекислого газа, нам все еще трудно достичь этих целей. Учитывая эти факты, энергетическая отрасль делает ставку на возобновляемые источники энергии.

Возобновляемая энергия вырабатывается из природных источников, которые постоянно пополняются и устойчивы в долгосрочной перспективе. В отличие от ископаемых видов топлива, таких как уголь, нефть и природный газ, на образование которых уходят миллионы лет и которые истощаются после использования, возобновляемые источники энергии могут постоянно пополняться. Например, солнечный свет, ветер и геотермальная энергия - это возобновляемые источники энергии.

‍

Однако переход на возобновляемые источники энергии - дело непростое. Существуют такие проблемы, как выбор подходящего места, интеграция систем и эффективное функционирование. Для решения этих проблем энергетическая отрасль обращается к искусственному интеллекту (ИИ) и компьютерному зрению. Мировой рынок ИИ для чистой энергетики к 2030 году превысит 75,82 миллиарда долларов. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ и компьютерное зрение меняют сектор возобновляемой энергетики и поддерживают устойчивое развитие.

ИИ и возобновляемые источники энергии: Сделать "зеленую" энергию умнее

Технологии искусственного интеллекта, такие как компьютерное зрение, преобразуют сектор возобновляемой энергетики, анализируя и извлекая ценную информацию из изображений и видео. Компьютерное зрение использует алгоритмы и модели глубокого обучения, чтобы помочь машинам интерпретировать и понимать визуальные данные. Эти достижения делают работу возобновляемых источников энергии более эффективной, надежной и рентабельной.

Вот некоторые ключевые преимущества использования компьютерного зрения в возобновляемой энергетике:

• Автоматизированная инспекция оборудования: Автоматизированная проверка оборудования для раннего обнаружения неисправностей, своевременного планирования технического обслуживания и предотвращения дорогостоящих поломок.
  ‍
• Прогнозирование выработки энергии: Прогнозирование выработки энергии из таких источников, как солнце и ветер, для более эффективного управления энергосистемой.
  ‍
• Оптимизация и идентификация: Оптимизация энергопотребления в зданиях, выявление поврежденных солнечных батарей и многое другое.

Однако следует учитывать и недостатки:

• Высокие первоначальные затраты: Внедрение технологий искусственного интеллекта и компьютерного зрения может потребовать значительных первоначальных инвестиций в аппаратное и программное обеспечение.
  ‍
• Зависимость от качества данных: Эффективность систем компьютерного зрения в значительной степени зависит от качества и количества данных, на которых они обучаются, что иногда может быть ограничивающим фактором.
  ‍
• Сложность интеграции с устаревшими системами: Зачастую промышленные машины могут оказаться сложными для интеграции с искусственным интеллектом.

Учитывая преимущества и недостатки, давайте рассмотрим несколько практических применений компьютерного зрения в секторе возобновляемой энергетики.

Управление солнечными фермами с помощью компьютерного зрения

Солнечная ферма - это большой участок земли, на котором установлено множество солнечных панелей для выработки электроэнергии из солнечного света. Солнечные фермы можно контролировать и управлять с помощью компьютерного зрения на протяжении всего 25-летнего жизненного цикла солнечных панелей. Например, на этапе строительства беспилотники и спутники могут делать снимки участка с высоким разрешением. Эти изображения можно проанализировать с помощью компьютерного зрения, чтобы убедиться, что все установлено правильно. Обнаружение таких ошибок, как неправильно расположенные панели или неправильная проводка, на ранней стадии позволяет сэкономить время и деньги, предотвращая дорогостоящие ошибки. 

‍

После ввода солнечной электростанции в эксплуатацию компьютерное зрение может сыграть важную роль в поддержании ее эффективности. Камеры высокой четкости могут отслеживать солнечные панели на предмет наличия трещин, скопления пыли, роста сорняков и угроз безопасности. Подробные отчеты о конкретных проблемах и их местонахождении могут быть быстро составлены системой искусственного интеллекта. Это помогает ремонтникам оперативно и точно решать проблемы. Время простоя сводится к минимуму, а работа солнечной фермы становится более бесперебойной. 

Системы компьютерного зрения также могут использовать изображения в режиме реального времени для проверки количества облаков над солнечной фермой. ИИ объединяет эти данные об облачности с другой информацией, такой как температура и влажность, чтобы предсказать, сколько энергии произведет солнечная ферма. Это помогает планировать и управлять энергоснабжением, чтобы сделать солнечную ферму более эффективной и надежной.

Обнаружение неисправностей ветряных турбин

Еще одним прекрасным источником возобновляемой энергии является ветер. Ветряные турбины используют энергию ветра и преобразуют ее в электричество. Как и любое другое оборудование, эти турбины подвержены износу. Обнаружение поверхностных повреждений на лопастях ветряных турбин обеспечивает оптимальную работу и предотвращает дорогостоящие простои. Традиционные методы проверки часто предполагают отправку человека на башню для ручного осмотра, что может быть очень опасно, отнимает много времени и средств. ИИ упрощает весь процесс.

Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, могут анализировать изображения и видео лопаток турбин, снятые с помощью беспилотников или наземных камер высокой четкости. Эти модели ИИ используют такие задачи, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и классификация изображений, для выявления различных типов повреждений и дефектов на лопатках, таких как эрозия передней кромки, трещины, повреждения от удара молнии, расслоение и выкрашивание поверхности. Кроме того, системы искусственного интеллекта могут отслеживать местные популяции птиц и интегрироваться с другими системами для их отпугивания, предотвращая дальнейшее повреждение лопастей и защищая птиц.

‍

Приливные турбины и морские экосистемы

Приливные волны также являются хорошим источником возобновляемой энергии, но при этом следует помнить о некоторых моментах. Приливные турбины негативно влияют на окружающую морскую экосистему. Они мешают движению морских обитателей и могут задерживать их в своих лопастях. Подводный шум, производимый турбинами, также может мешать общению некоторых морских обитателей. Чтобы избежать этих препятствий, можно использовать различные технологии искусственного интеллекта. 

Мы очень мало знаем об этих морских экосистемах. Поэтому важно использовать передовые технологии для детального изучения этих сред до того, как мы будем извлекать из них энергию. При финансовой поддержке Министерства энергетики США такие компании, как Plainsight и MarineSitu, сотрудничают в создании систем мониторинга окружающей среды на основе искусственного интеллекта для приливных турбин и преобразователей энергии волн. В этих системах используются самые современные модели зрения и подводные камеры.

‍

С помощью искусственного интеллекта мы можем понять морские экосистемы. Он также помогает исследователям отвечать на вопросы при поиске места для строительства турбин. Например, исследователь может захотеть узнать о популяции рыб и других водных обитателей в этом районе или о том, есть ли в этом районе исчезающие виды. Даже после выбора места и строительства эти системы можно использовать для мониторинга окружающей среды, а также турбин.

Выбор мест для геотермальных станций с помощью искусственного интеллекта

Еще одним источником возобновляемой энергии могут служить геотермальные установки. Они используют естественное тепло Земли для выработки электроэнергии. Традиционно эти станции сталкиваются с такими проблемами, как неожиданные поломки оборудования, дорогостоящий ремонт и неэффективный выбор места. Системы искусственного интеллекта могут улучшить работу геотермальных станций, анализируя большие объемы данных, выявляя закономерности и предсказывая проблемы до их возникновения. Проактивность с помощью ИИ позволяет поддерживать бесперебойную работу станции и избегать дорогостоящих ремонтов.

‍

Одно из самых интересных применений ИИ в отношении геотермальных станций возникает, когда мы пытаемся определить место для строительства станции. Выбор мест для геотермальных станций с помощью ИИ предполагает использование спутниковых снимков и географических данных для поиска идеального места. ИИ может анализировать различные факторы, такие как геологические особенности, тепловой поток и температура поверхности, чтобы определить наиболее перспективные места для добычи энергии. В идеале необходимо построить новую станцию, чтобы использовать максимум геотермальной энергии. Кроме того, ИИ может помочь оценить воздействие на окружающую среду, доступ к инфраструктуре и потенциальные риски, что делает процесс выбора участка более полным и точным.

Стартапы, использующие искусственный интеллект для уменьшения углеродного следа

Важность ИИ для решения экологических проблем становится все более очевидной. Опрос, проведенный Boston Consulting Group (BCG), показал, что 87 % мировых лидеров в области климата и ИИ из государственного и частного секторов признают ценность передовой аналитики и ИИ в борьбе с изменением климата. Кроме того, 67 % руководителей частного сектора считают, что правительства должны принимать более активные меры для поддержки интеграции ИИ в экологические инициативы.

Давайте рассмотрим некоторые стартапы, использующие искусственный интеллект и компьютерное зрение для преобразования сектора возобновляемых источников энергии и обеспечения устойчивого развития:

• SmartHelio: Швейцарский стартап, который удаленно диагностирует проблемы солнечных электростанций, прогнозирует неисправности и предлагает решения в режиме реального времени с использованием искусственного интеллекта для повышения производительности и срока службы солнечных систем.

• Enfor: Этот датский стартап использует искусственный интеллект для прогнозирования и оптимизации производства и потребления возобновляемой энергии на основе погодных условий, рельефа местности и данных о растениях, что позволяет сократить потери энергии и уменьшить углеродный след.

• Nova Innovation: Возглавляя европейский консорциум, компания Nova Innovation использует искусственный интеллект для повышения производительности приливных турбин и ускорения коммерциализации приливной энергии, предлагая низкоуглеродную альтернативу.
• Solavio: индийский стартап, предлагающий автономные решения по очистке солнечных панелей с помощью искусственного интеллекта, оптимизирующие графики очистки и повышающие эффективность, чтобы снизить углеродный след от производства солнечной энергии.

Подведение итогов

Технологии искусственного интеллекта изменяют сектор возобновляемой энергетики, позволяя прогнозировать необходимость технического обслуживания, выявлять проблемы на ранней стадии, отслеживать состояние окружающей среды и находить оптимальные места для установки новых солнечных электростанций и ветряных турбин. Передовые приложения ИИ делают возобновляемую энергетику более эффективной, надежной и устойчивой. По мере развития отрасли ИИ будет способствовать увеличению количества экологически чистой энергии и оздоровлению планеты.

Хотите узнать больше об искусственном интеллекте? Присоединяйтесь к нашему сообществу! Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше о том, как мы используем ИИ для создания инновационных решений в различных отраслях, таких как здравоохранение и сельское хозяйство. Сотрудничайте, внедряйте инновации и учитесь вместе с нами! 🚀