Как ИИ в сфере возобновляемой энергетики способствует устойчивому развитию

Уже довольно давно наше общество использует ископаемое топливо. В прошлом году связанные с энергетикой выбросы углекислого газа в мире достигли нового рекордного уровня — 34,4 миллиарда метрических тонн. Парижское соглашение 2015 года призвано удержать глобальное потепление значительно ниже 2 градусов Цельсия за счет сокращения выбросов углерода, однако нам по-прежнему трудно достичь этих целей. В связи с этим энергетическая отрасль сосредоточилась на возобновляемых источниках энергии.

Возобновляемая энергия вырабатывается из природных источников, которые постоянно восполняются и остаются устойчивыми в долгосрочной перспективе. В отличие от ископаемого топлива, такого как нефть и природный газ и уголь, на образование которого могут уходить миллионы лет и запасы которого истощаются при использовании, возобновляемые источники энергии постоянно восполняются. Например, солнечный свет, ветер и геотермальное тепло — возобновляемые источники энергии.

Рис. 1. Источники возобновляемой энергии.

Однако переход на возобновляемую энергию непрост. Нужно выбрать подходящие площадки, интегрировать системы и обеспечить их эффективную работу. Энергетическая отрасль использует искусственный интеллект (AI) и компьютерное зрение, чтобы решать эти задачи. К 2030 году мировой рынок ИИ для чистой энергетики, по прогнозам, превысит 75,82 млрд долларов. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ и компьютерное зрение меняют сектор возобновляемой энергетики и способствуют устойчивому развитию.

ИИ и возобновляемая энергия: умные технологии для зеленой энергетики#

Технологии ИИ, например компьютерное зрение, меняют сектор возобновляемой энергетики, анализируя изображения и видео и извлекая из них ценную информацию. Компьютерное зрение использует алгоритмы и модели глубокого обучения, чтобы помогать машинам интерпретировать и понимать визуальные данные. Эти достижения делают работу с возобновляемой энергией эффективнее, надежнее и экономичнее.

Вот некоторые ключевые преимущества использования компьютерного зрения в возобновляемой энергетике:

• Автоматизированная проверка оборудования: автоматический осмотр оборудования помогает заранее выявлять неисправности, своевременно планировать техническое обслуживание и предотвращать дорогостоящие поломки.
• Прогнозирование выработки энергии: прогнозирование выработки энергии из таких источников, как солнце и ветер, помогает эффективнее управлять электросетью.
• Оптимизация и выявление проблем: оптимизация энергопотребления в зданиях, выявление поврежденных солнечных панелей и многое другое.

Однако нужно учитывать и недостатки:

• Высокие первоначальные затраты: Внедрение технологий ИИ и компьютерного зрения может потребовать значительных первоначальных вложений в оборудование и программное обеспечение.
• Зависимость от качества данных: эффективность систем компьютерного зрения во многом зависит от качества и количества данных, на которых они обучались, что иногда может стать ограничивающим фактором.
• Сложности интеграции с устаревшими системами: интегрировать машины на промышленных предприятиях с ИИ зачастую бывает непросто.

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

Управление солнечными электростанциями с помощью компьютерного зрения#

Солнечная электростанция — это большой участок земли, на котором установлено множество солнечных панелей для выработки электроэнергии из солнечного света. Компьютерное зрение позволяет наблюдать за солнечными электростанциями и управлять ими на протяжении всего 25-летнего срока службы солнечных панелей. Например, на этапе строительства дроны и спутники могут делать снимки площадки высокого разрешения. Эти снимки можно анализировать с помощью компьютерного зрения, чтобы убедиться, что всё установлено правильно. Раннее обнаружение ошибок, таких как смещение панелей или неправильная проводка, экономит время и деньги, помогая избежать дорогостоящих недочётов.

Рис. 2. Контроль установки солнечных панелей и сравнение с проектной документацией с помощью компьютерного зрения.

После ввода солнечной электростанции в эксплуатацию компьютерное зрение может играть важную роль в поддержании ее эффективности. Камеры высокой четкости могут выявлять на солнечных панелях такие проблемы, как трещины, скопление пыли, рост сорняков и угрозы безопасности. Система ИИ может быстро составить подробные отчеты о конкретных проблемах и их местоположении. Это помогает специалистам по техническому обслуживанию быстро и точно устранять неисправности. Время простоя сокращается, а электростанция работает стабильнее.

Системы компьютерного зрения также могут в режиме реального времени анализировать изображения, чтобы оценивать облачность над солнечной электростанцией. ИИ объединяет эти данные об облачности с другими сведениями, например о температуре и влажности, и прогнозирует выработку энергии. Это помогает планировать и регулировать энергоснабжение, повышая эффективность и надежность электростанции.

Обнаружение неисправностей ветряных турбин#

Ещё один важный источник возобновляемой энергии — ветер. Ветряные турбины преобразуют энергию ветра в электричество. Как и любое другое оборудование, турбины подвержены износу. Обнаружение повреждений поверхности лопастей позволяет поддерживать оптимальную производительность и предотвращать дорогостоящие простои. Традиционные методы проверки часто требуют, чтобы специалист поднялся на башню и провёл осмотр вручную, что может быть очень опасно, долго и дорого. ИИ упрощает весь этот процесс.

Модели компьютерного зрения, например Ultralytics YOLOv8, могут анализировать изображения и видео лопастей турбин, снятые дронами или наземными камерами высокого разрешения. Эти модели ИИ используют такие задачи, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и классификация изображений, чтобы выявлять различные повреждения и дефекты лопастей, например эрозию передней кромки, трещины, повреждения от удара молнии, расслоение и пятна на поверхности. Для обучения таких моделей можно использовать общедоступные наборы данных, например YOLO Annotated Wind Turbine Surface Damage на Ultralytics Platform. Кроме того, системы ИИ могут отслеживать местные популяции птиц и взаимодействовать с другими системами, отпугивающими птиц, чтобы предотвратить дальнейшее повреждение лопастей и защитить птиц.

Рис. 3. Пример обнаружения повреждений поверхности ветряных турбин с помощью компьютерного зрения (источник: labellerr.com).

Приливные турбины и морские экосистемы#

Приливы и отливы — ещё один хороший источник возобновляемой энергии, однако при использовании приливной энергии нужно учитывать несколько факторов. Приливные турбины оказывают негативное воздействие на окружающую морскую экосистему. Они мешают перемещению морских животных, которые могут попадать в лопасти. Подводный шум турбин также может нарушать коммуникацию некоторых морских животных. Различные технологии ИИ помогают избежать этих проблем.

Мы очень мало знаем об этих морских экосистемах. Поэтому перед тем, как добывать из них энергию, важно использовать передовые технологии для подробного исследования и изучения этих сред. При финансовой поддержке Министерства энергетики США такие компании, как Plainsight и MarineSitu, совместно разрабатывают системы мониторинга окружающей среды на базе ИИ для приливных турбин и волновых преобразователей энергии. Эти системы используют передовые модели компьютерного зрения и подводные камеры.

Рис. 4. Пример обнаружения рыбы с помощью модели компьютерного зрения Ultralytics YOLOv8.

ИИ помогает изучать морские экосистемы. Он также помогает исследователям отвечать на вопросы при выборе площадки для строительства турбин. Например, исследователю может потребоваться узнать о численности рыб и других водных обитателей в этом районе или выяснить, есть ли там исчезающие виды. Даже после выбора площадки и завершения строительства эти системы можно использовать для мониторинга окружающей среды и турбин.

Выбор площадок для геотермальных электростанций с помощью ИИ#

Еще один возобновляемый источник энергии можно использовать на геотермальных электростанциях. Они вырабатывают электричество за счет естественного тепла Земли. Традиционно такие станции сталкиваются с неожиданными поломками оборудования, дорогостоящим ремонтом и неэффективным выбором площадок. Системы ИИ могут улучшить работу геотермальных электростанций: анализировать большие объемы данных, выявлять закономерности и прогнозировать проблемы до их возникновения. Заблаговременные меры при поддержке ИИ помогают станции работать бесперебойно и избежать дорогостоящего ремонта.

Рис. 5. Геотермальная электростанция. Источник изображения: Envato Elements.

Одно из самых интересных применений ИИ для геотермальных электростанций связано с выбором места для их строительства. Чтобы выбрать площадку с помощью ИИ, используют спутниковые снимки и географические данные. ИИ может анализировать различные факторы, например геологические особенности, тепловой поток и температуру поверхности, чтобы выявить наиболее перспективные места для добычи энергии. В идеале новую электростанцию следует строить там, где можно получить максимум геотермальной энергии. Кроме того, ИИ помогает оценить воздействие на окружающую среду, доступность инфраструктуры и потенциальные риски, делая выбор площадки более всесторонним и точным.

Стартапы используют ИИ для сокращения углеродного следа#

Важность ИИ для решения экологических проблем становится все очевиднее. Опрос, проведенный Boston Consulting Group (BCG), показал, что 87% мировых лидеров в области климата и ИИ из государственного и частного секторов признают ценность продвинутой аналитики и ИИ в борьбе с изменением климата. Кроме того, 67% лидеров частного сектора считают, что правительствам следует активнее поддерживать интеграцию ИИ в экологические инициативы.

Рассмотрим несколько стартапов, которые используют ИИ и компьютерное зрение, чтобы преобразовать сектор возобновляемой энергетики и способствовать устойчивому развитию:

• SmartHelio: швейцарский стартап, который удаленно диагностирует проблемы солнечных электростанций, прогнозирует неисправности и предлагает решения в реальном времени на основе ИИ, повышая эффективность и продлевая срок службы солнечных систем.
• Enfor: этот датский стартап использует ИИ для прогнозирования и оптимизации выработки и потребления возобновляемой энергии на основе данных о погоде, местности и электростанциях, сокращая потери энергии и углеродный след.
• Nova Innovation: возглавляя европейский консорциум, Nova Innovation использует ИИ для повышения эффективности приливных турбин и ускорения коммерциализации приливной энергии, предлагая низкоуглеродную альтернативу.
• Solavio: индийский стартап предлагает автономные решения на базе ИИ для очистки солнечных панелей, оптимизирует графики очистки и повышает эффективность, сокращая углеродный след производства солнечной энергии.

Подводя итоги#

Технологии ИИ меняют сектор возобновляемой энергетики: они прогнозируют потребности в обслуживании, заранее выявляют проблемы, отслеживают состояние окружающей среды и помогают находить лучшие места для новых солнечных электростанций и ветряных турбин. Благодаря этим решениям возобновляемая энергетика становится эффективнее, надёжнее и экологичнее. По мере развития отрасли ИИ, вероятно, будет способствовать более широкому использованию чистой энергии и сохранению здоровья планеты.

Хочешь узнать больше об ИИ? Присоединяйся к нашему сообществу! Загляни в наш репозиторий GitHub, чтобы узнать, как мы используем ИИ для создания инновационных решений в разных отраслях, например в здравоохранении и сельском хозяйстве. Сотрудничай с нами, внедряй инновации и учись!