تاثیر هوش مصنوعی بر مزارع خورشیدی

با افزایش اهمیت هوش مصنوعی برای مردم و اقتصاد، تقاضای انرژی قابل توجه آن و اثرات زیست محیطی متعاقب آن نیز توجه‌ها را به خود جلب کرده است. ادغام هوش مصنوعی در تولید انرژی‌های تجدیدپذیر به ویژه انرژی خورشیدی، می‎تواند کارایی را برای جبران نیازهای فناوری در شبکه برق و انتشار گازهای گلخانه ای بهبود بخشد.

در حال حاضر، موارد استفاده مانند تعمیر و نگهداری و تجارت مبتنی بر هوش مصنوعی به عنوان راه هایی که هوش مصنوعی می تواند استقرار انرژی خورشیدی را بهبود بخشد، در حال ظهور است.

با تسلط هوش مصنوعی (AI) بر مسائل مختلف در دو سال گذشته، عنوان جدیدی در حال ظهور است: فشاری که این فناوری‌ها بر سیستم‌ها و شبکه‌های انرژی ما وارد می‌کنند. مراکز داده ای که مدل ها را آموزش می دهند و کار می کنند به مقادیر زیادی انرژی نیاز دارند.

 آژانس بین‌المللی انرژی (IEA) پیش‌بینی می‌کند که این تقاضا تا سال 2026 دو برابر خواهد شد و تقریباً به همان میزان برق کل ژاپن به انرژی نیاز دارد. تقاضای هوش مصنوعی در مراکز داده باعث افزایش انتشار گازهای گلخانه ای شده است. اما خود هوش مصنوعی راه حلی ارائه می‌دهد. پیشرفت‌ها در تولید انرژی‌های تجدیدپذیر، همراه با هوش مصنوعی، می‌تواند به طور پایدار تقاضای انرژی افزایش یافته را برآورده کند.

 یکی از مسیرهای امیدوارکننده، ادغام هوش مصنوعی در بازار رو به رشد سیستم‌های انرژی خورشیدی است که انرژی پاک و مقرون به صرفه را به سیستم های شبکه ارائه می‌دهد. طبق گزارش آژانس بین‌المللی انرژی، سرمایه‌گذاری بخش برق در فناوری فتوولتائیک خورشیدی (PV) پیش‌بینی می‌شود که در سال 2024 از 500 میلیارد دلار فراتر رود و از مجموع سایر منابع تولید پیشی بگیرد.

 علاوه بر این، Indigo Advisory بیش از 50 کاربرد بالقوه هوش مصنوعی در انرژی را با بیش از 100 فروشنده در حال حاضر را پیش بینی کرده است. ادغام هوش مصنوعی در محصولات خود، سرمایه گذاری 13 میلیارد دلاری در این بخش را به همراه دارد.

استفاده از هوش مصنوعی در کاربردهای انرژی خورشیدی یک فرصت منحصر به فرد ارائه می دهد و می تواند به غلبه بر چالش‌های خاصی که با انرژی خورشیدی مواجه است کمک کند. به عنوان مثال، اتکای پنل‌های خورشیدی به تابش خورشید باعث می‌شود که منبع انرژی کمتر قابل اعتمادی نسبت به هسته ای یا گاز باشند. رویدادهای آب و هوایی شدید، مانند امواج گرما یا طوفان‌های شن، که در حال افزایش هستند، همچنین می‌توانند تامین انرژی خورشیدی را قطع کنند، در حالی که محدودیت‌های شبکه پتانسیل پروژه های خورشیدی را محدود می‌کند.

برای مطالعه‌ی مقاله‌ی نیروگاه‌های مجازی و سیستم انرژی در آینده، کلیک کنید.

استقرار هوش مصنوعی در مزارع خورشیدی

این چالش‌ها برای صنعت انرژی خورشیدی بسیار واقعی هستند، اما هوش مصنوعی می‌تواند به غلبه بر آنها کمک کند. در اینجا چند نمونه از کاربردهای هوش مصنوعی در مزارع خورشیدی برای شما آورده شده است.

پیش بینی آب و هوا و تولید انرژی خورشیدی

هوش مصنوعی به عنوان یک تغییر دهنده بازی در پیش بینی آب و هوا و نسل انرژی خورشیدی در حال ظهور است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی، داده‌های هواشناسی را برای ایجاد پیش بینی‌های دقیق، به حداکثر رساندن خروجی خورشیدی و بهبود مدیریت شبکه تجزیه و تحلیل می‌کند. این امر به اپراتورهای خورشیدی اجازه می‌دهد تا بهتر برنامه ریزی کنند و تأثیر منبع انرژی متناوب را کاهش دهند. علاوه بر این، فناوری تصویربرداری ابری و دوربین‌های آسمان امکان ثبت داده‌های بی‌درنگ در مورد حرکت ابرها و شرایط جوی را فراهم می‌کنند و دقت پیش‌بینی‌های انرژی خورشیدی را افزایش می‌دهند.

تعمیر و نگهداری

فراتر از پیش‌بینی، هوش مصنوعی روش نگهداری پنل‌های خورشیدی را متحول می‌کند. مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشینی به طور مداوم داده‌های تاسیسات خورشیدی را نظارت و تجزیه و تحلیل می‌کنند و زمان خرابی و هزینه‌های تعمیر و نگهداری را کاهش داده و طول عمر تجهیزات خورشیدی را افزایش می‌دهند.

برای شناسایی سریع ناهنجاری‌ها، این سیستم‌های هوش مصنوعی، دما، تابش، جهت‌گیری، زاویه شیب، رطوبت، بارندگی، تجمع خاک، توان خروجی، راندمان اینورتر و بارهای عملیاتی را کنترل می‌کنند. تعمیر و نگهداری پیش بینی شده می تواند بهره وری را تا 25 درصد افزایش دهد، خرابی ها را تا 70 درصد کاهش دهد و هزینه های نگهداری را تا 25 درصد کاهش دهد.

ابزارهای تجزیه و تحلیل داده محور مانند Univers Solar Advanced Analytics می توانند در ارائه توصیه های مبتنی بر داده برای اقدامات اصلاحی برای پروژه های PV نقش داشته باشند. با تجزیه و تحلیل تمام اقدامات اصلاحی در طول سال 2023 برای ناوگانی با بیش از 300 سایت، 28000 دستگاه و بیش از 11 گیگاوات، Univers الگوهای فصلی متمایز دسته‌بندی اقدامات اصلاحی، از جمله اینورترها، ردیاب‌ها، سلامت DC، حسگرها، شبکه و در دسترس بودن داده را پیدا کرد.

گزارش سریعتر و جست و جوی داده از طریق اینترفیس چت

هوش مصنوعی همچنین سرعت و کارایی گزارش‌گیری و جستجوی داده‌ها را از طریق رابط‌های چت پیشرفته بهبود می‌بخشد. پلتفرم‌های مدیریت انرژی در حال ادغام هوش انسان در حلقه و پردازش زبان طبیعی (NLP) در سیستم های خود هستند.

چت ربات‌های پیچیده با قابلیت‌های NLP پیچیدگی‌های فنی را ساده‌تر می‌کنند، داده‌ها را در دسترس‌تر و فرآیند به دست آوردن اطلاعات حیاتی را سرعت می‌بخشند. اپراتورها و مصرف کنندگان انرژی خورشیدی می‌توانند سریع به اطلاعات مربوط به انرژی خروجی، برنامه‌های نگهداری سیستم، ساده کردن عملیات و اطمینان از مدیریت فعال دارایی‌های انرژی خورشیدی دسترسی داشته باشند.

برای مطالعه‌ مقاله‌ی نیروگاه‌های مجازی آینده انرژی خورشیدی، کلیک کنید.

تجارت با هوش مصنوعی

ادغام هوش مصنوعی با سیستم‌های ذخیره‌سازی باتری، زمان‌بندی ذخیره و انتشار انرژی را متحول می‌کند و به ارائه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا با شرایط بازار زمان واقعی و تقاضاهای نوسان انرژی سازگار شوند. با توجه به افزایش بیش از حد انرژی از انرژی‌های تجدیدپذیر در زمان‌های خاصی از سال، این سیستم‌های ذخیره باتری را می‌توان با تاسیسات خورشیدی ترکیب کرد و به طور هم افزایی مصرف انرژی را افزایش داد. این قابلیت تجارت پویا، استفاده از انرژی ذخیره شده را افزایش می‌دهد، سودآوری را به حداکثر می‌رساند و عرضه و تقاضای متعادل را در بازار انرژی تضمین می‌کند.

غلبه بر خطرات و چالش ها

هوش مصنوعی بدون شک پتانسیل تاثیرگذاری قابل توجهی بر بخش انرژی‌های تجدیدپذیر دارد، اما اجرای گسترده تر آن در صنعت بدون چالش نیست.

یک خطر بزرگ مرتبط با هوش مصنوعی، افزایش آسیب پذیری زیرساخت‌های انرژی حیاتی در برابر حملات سایبری است. یک مثال قابل توجه هک شبکه برق در سال 2015 است که گمان می رود از طرف یک فرد خارجی سرچشمه گرفته باشد که 230000 اوکراینی را به مدت شش ساعت بدون برق گذاشت. با توجه به افزایش تنش های ژئوپلیتیکی در سراسر جهان، این حادثه نگران کننده است.

چالش اصلی دیگر این است که داده‌های انرژی اغلب از منابع متنوع و در قالب‌های مختلف می‌آیند. داده های نادرست یا ناقص منجر به بینش‌ها و تصمیمات اشتباه می‌شود و کارایی برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی را تضعیف می‌کند. سازگاری هوش مصنوعی با داده های اینترنت اشیا (IoT) برای مقابله با چالش های انرژی خورشیدی ضروری است.

دستگاه‌های اینترنت اشیا داده‌های زمان واقعی تولید، مصرف و شرایط محیطی را جمع‌آوری می‌کنند. ادغام این داده‌ها با هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل مدیریت انرژی را افزایش می‌دهد، بینش دقیق و تصمیم گیری قابل اعتماد را برای ارائه دهندگان انرژی ارائه می‌دهد.

علاوه بر این، مدل‌های زبان سنتی مانند LLM عمدتاً بر روی داده‌های متنی آموزش داده می‌شوند، اما داده‌های حسگر از سیستم‌های انرژی اغلب در قالب‌های مختلف (مانند عددی، سری‌های زمانی) ارائه می‌شوند که نیازمند توسعه مدل‌های جدید یا تطبیق مدل‌های موجود، مانند Archetype AI هستند.

با تسریع پذیرش هوش مصنوعی، نیاز به محاسبات بیشتر و در نتیجه نیاز به انرژی بیشتر افزایش می یابد. انرژی خورشیدی راه حلی قابل پیش بینی و مقرون به صرفه را ارائه می دهد که همراه با هوش مصنوعی می تواند یکی از پاسخ‌های کمبود انرژی باشد. این ترکیب از فناوری‌ها راه‌حل‌های مورد نیازی را ارائه می‌کند که رشد هوش مصنوعی را تسهیل کرده و در عین حال انتشار گازهای گلخانه‌ای را کاهش می‌دهد.

نتیجه گیری

استقبال از هوش مصنوعی در بخش انرژی‌های تجدیدپذیر، علی‌رغم چالش‌های آن، آینده‌ای را نوید می‌دهد که در آن انرژی پاک و هوش مصنوعی برای برآورده کردن نیازهای انرژی و اهداف آب و هوایی به طور کارآمد و پایدار، هم‌افزایی می‌کنند.

برای مطالعه‌ مطالب علمی، فناوری، پژوهشی روز دنیا مجله‌ی نمابازار را دنبال کنید.