28 июня 2024 г.
Глубокое погружение в то, как ИИ и компьютерное зрение помогают сектору возобновляемой энергетики, повышая эффективность, снижая затраты и продвигая устойчивые методы.
Как общество, мы уже довольно давно полагаемся на ископаемое топливо. В прошлом году глобальные выбросы углекислого газа, связанные с энергетикой, достигли нового максимума в 34,4 миллиарда метрических тонн. Несмотря на то, что Парижское соглашение 2015 года направлено на удержание глобального потепления значительно ниже 2 градусов Цельсия путем сокращения выбросов углерода, нам все еще трудно достичь этих целей. Учитывая эти факты, энергетическая промышленность сосредотачивается на возобновляемой энергии.
Возобновляемая энергия вырабатывается из природных источников, которые постоянно возобновляются и являются устойчивыми в долгосрочной перспективе. В отличие от ископаемого топлива, такого как уголь, нефть и природный газ, на образование которого могут уйти миллионы лет и которое истощается после использования, источники возобновляемой энергии могут постоянно возобновляться. Например, солнечный свет, ветер и геотермальная энергия являются возобновляемыми источниками энергии.
.webp)
Переход на возобновляемую энергию, однако, не является простым. Существуют проблемы, такие как выбор правильных мест, интеграция систем и поддержание эффективной работы всего оборудования. Энергетическая промышленность обращается к искусственному интеллекту (ИИ) и компьютерному зрению для решения этих проблем. Ожидается, что мировой рынок ИИ для чистой энергии превысит 75,82 миллиарда долларов США к 2030 году. В этой статье мы увидим, как ИИ и компьютерное зрение меняют сектор возобновляемой энергетики и поддерживают устойчивое развитие.
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 операции в области возобновляемой энергетики более эффективными, надежными и экономичными.
Вот некоторые ключевые преимущества использования компьютерного зрения в возобновляемой энергетике:
Однако есть и недостатки, которые следует учитывать:
Помня о преимуществах и недостатках, давайте рассмотрим несколько практических применений компьютерного зрения в секторе возобновляемой энергетики.
Солнечная электростанция — это большая территория, на которой установлено множество солнечных панелей для выработки электроэнергии из солнечного света. Мониторинг и управление солнечными электростанциями можно осуществлять с помощью компьютерного зрения на протяжении всего 25-летнего жизненного цикла солнечной панели. Например, на этапе строительства дроны и спутники могут снимать изображения высокого разрешения. Эти изображения можно анализировать с помощью компьютерного зрения, чтобы убедиться, что все установлено правильно. Обнаружение ошибок, таких как неправильно выровненные панели или неправильная проводка, на ранней стадии экономит время и деньги, предотвращая дорогостоящие ошибки.
.webp)
После ввода солнечной электростанции в эксплуатацию компьютерное зрение может играть жизненно важную роль в поддержании ее эффективности. Камеры высокого разрешения могут отслеживать состояние солнечных панелей на предмет таких проблем, как трещины, скопление пыли, рост сорняков и угрозы безопасности. Подробные отчеты о конкретных проблемах и их местоположении могут быть быстро составлены системой искусственного интеллекта. Это помогает обслуживающему персоналу оперативно и точно решать проблемы. Время простоя сводится к минимуму, и солнечная электростанция работает более плавно.
Системы компьютерного зрения также могут использовать изображения в реальном времени для проверки количества облачного покрова над солнечной электростанцией. Искусственный интеллект объединяет эти данные об облаках с другой информацией, такой как температура и влажность, чтобы спрогнозировать, сколько энергии произведет солнечная электростанция. Это помогает в планировании и управлении энергоснабжением, чтобы сделать солнечную электростанцию более эффективной и надежной.
Еще одним отличным источником возобновляемой энергии является ветер. Ветряные турбины используют энергию ветра и преобразуют ее в электричество. Эти турбины подвержены износу, как и любое другое оборудование. Обнаружение повреждений поверхности лопастей ветряных турбин обеспечивает оптимальную производительность и предотвращает дорогостоящие простои. Традиционные методы осмотра часто включают в себя отправку человека наверх башни для ручного осмотра, что может быть очень опасно, трудоемко и дорого. Искусственный интеллект упрощает весь процесс.
Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, могут анализировать изображения и видео лопастей турбин, снятые с помощью дронов или наземных камер высокого разрешения. Эти модели искусственного интеллекта используют такие задачи, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и классификация изображений, для выявления различных типов повреждений и неисправностей на лопастях, таких как эрозия передней кромки, трещины, повреждения от ударов молнии, расслоение и поверхностные пятна. Помимо этого, системы искусственного интеллекта могут отслеживать местные популяции птиц и интегрироваться с другими системами для их отпугивания, предотвращая дальнейшее повреждение лопастей и защищая птиц.
Приливные волны также являются хорошим источником возобновляемой энергии, но при этом необходимо учитывать некоторые моменты. Приливные турбины оказывают влияние на окружающую морскую экосистему. Они мешают передвижению морских существ, а также могут заманивать их в свои лопасти. Подводный шум, производимый этими турбинами, также может мешать общению некоторых морских существ. Для предотвращения этих препятствий можно использовать различные технологии искусственного интеллекта.
Мы очень мало знаем об этих морских экосистемах. Поэтому важно использовать передовые технологии для детального исследования и изучения этих сред, прежде чем 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 волновой энергии. В этих системах используются современные модели машинного зрения и подводные камеры.
Мы можем понимать морские экосистемы с помощью искусственного интеллекта. Это 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 наличии каких-либо исчезающих видов в этом районе. Даже после выбора места и строительства эти системы можно использовать для мониторинга окружающей среды, а также турбин.
Еще один источник возобновляемой энергии — геотермальные электростанции. Они используют естественное тепло Земли для производства электроэнергии. Традиционно эти электростанции сталкиваются с такими проблемами, как неожиданные поломки оборудования, дорогостоящий ремонт и неэффективный выбор площадки. Системы ИИ могут улучшить работу геотермальных электростанций, анализируя большие объемы данных, выявляя закономерности и прогнозируя проблемы до их возникновения. Проактивный подход с использованием ИИ обеспечивает бесперебойную работу электростанции и помогает избежать дорогостоящего ремонта.
Одно из самых интересных применений ИИ в отношении геотермальных электростанций возникает, когда мы пытаемся определить, где строить электростанцию. Выбор площадок для геотермальных электростанций с использованием ИИ включает в себя использование спутниковых снимков и географических данных для поиска идеального места. ИИ может анализировать различные факторы, такие как геологические особенности, тепловой поток и температуру поверхности, чтобы определить наиболее перспективные места для добычи энергии. В идеале новая электростанция должна быть построена для максимального использования геотермальной энергии. Кроме того, ИИ может помочь оценить воздействие на окружающую среду, доступ к инфраструктуре и потенциальные риски, делая процесс выбора площадки более всесторонним и точным.
Важность ИИ в решении 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% лидеров частного сектора считают, что правительства должны принимать более активные меры для поддержки интеграции ИИ в экологические инициативы.
Давайте рассмотрим несколько стартапов, использующих ИИ и компьютерное зрение для преобразования сектора возобновляемой энергии и содействия устойчивому развитию:
Технологии ИИ меняют сектор возобновляемой энергии, прогнозируя потребности в техническом обслуживании, выявляя проблемы на ранней стадии, отслеживая состояние окружающей среды и находя лучшие места для новых солнечных ферм и ветряных турбин. Передовые приложения ИИ делают возобновляемую энергию более эффективной, надежной и устойчивой. По мере развития отрасли ИИ, вероятно, будет стимулировать более чистую энергию и способствовать оздоровлению планеты.
Хотите узнать больше об ИИ? 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! 🚀
