Как ИИ в возобновляемой энергетике поддерживает устойчивое развитие

Как общество, мы уже довольно долго зависим от ископаемого топлива. В прошлом году глобальные выбросы углекислого газа, связанные с энергетикой, достигли нового максимума — 34,4 миллиарда метрических тонн. Хотя Парижское соглашение 2015 года призвано удержать глобальное потепление значительно ниже 2 градусов Цельсия за счёт сокращения выбросов углерода, нам по-прежнему сложно достичь этих целей. С учётом этих фактов энергетическая отрасль сосредотачивается на возобновляемой энергетике.

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, на формирование которых могут уходить миллионы лет и которые истощаются после использования, возобновляемые источники энергии могут постоянно восполняться. Например, к возобновляемым источникам энергии относятся солнечный свет, ветер и геотермальная энергия.

Рис. 1. Источники возобновляемой энергии.

Однако переход на возобновляемую энергию даётся нелегко. Возникают такие проблемы, как выбор подходящих мест, интеграция систем и эффективная эксплуатация всего оборудования. Энергетическая отрасль обращается к искусственному интеллекту (AI) и компьютерному зрению, чтобы решить эти задачи. Ожидается, что мировой рынок AI для чистой энергетики превысит $75,82 млрд к 2030 году. В этой статье мы рассмотрим, как AI и компьютерное зрение меняют сектор возобновляемой энергетики и поддерживают устойчивое развитие.

AI и возобновляемая энергетика: повышение интеллектуальности зелёной энергетики#

Технологии AI, включая компьютерное зрение, преобразуют 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 операции в сфере возобновляемой энергетики более эффективными, надёжными и экономичными.

Вот несколько ключевых преимуществ использования компьютерного зрения в сфере возобновляемой энергетики:

• Автоматизированная проверка оборудования: автоматическая 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 энергосетью.
• Оптимизация и обнаружение: оптимизация энергопотребления в зданиях, обнаружение повреждённых солнечных панелей и многое другое.

Однако необходимо учитывать и недостатки:

• Высокие первоначальные затраты: внедрение технологий AI и компьютерного зрения может потребовать значительных первоначальных инвестиций как в аппаратное обеспечение, так и в программное обеспечение.
• Зависимость от качества данных: эффективность систем компьютерного зрения в значительной степени зависит от качества и объёма данных, на которых они обучаются, что иногда может стать ограничивающим фактором.
• Сложности интеграции с устаревшими системами: зачастую интеграция оборудования на промышленных объектах с AI оказывается непростой задачей.

Помня о преимуществах и недостатках, рассмотрим несколько практических применений компьютерного зрения в секторе возобновляемой энергетики.

Управление солнечными электростанциями с помощью компьютерного зрения#

Солнечная электростанция — это обширная территория, на которой установлено множество солнечных панелей для выработки электроэнергии из солнечного света. Солнечные электростанции можно контролировать и обслуживать с помощью компьютерного зрения на протяжении всего 25-летнего жизненного цикла солнечной панели. Например, на этапе строительства дроны и спутники могут получать изображения объекта с высоким разрешением. Эти изображения можно анализировать с помощью компьютерного зрения, чтобы убедиться в правильности установки всех компонентов. Раннее обнаружение таких ошибок, как смещение панелей или неправильная проводка, экономит время и деньги, предотвращая дорогостоящие промахи.

Рис. 2. Контроль установки солнечных панелей и сравнение с проектными планами с помощью компьютерного зрения.

После ввода солнечной электростанции в эксплуатацию компьютерное зрение может играть важную роль в поддержании её эффективности. Камеры высокого разрешения могут контролировать солнечные панели на предмет таких проблем, как трещины, скопление пыли, рост сорняков и угрозы безопасности. Система AI может быстро составлять подробные отчёты о конкретных проблемах и местах их обнаружения. Это помогает техническим специалистам оперативно и точно устранять неисправности. Простои сводятся к минимуму, а солнечная электростанция работает стабильнее.

Системы компьютерного зрения также могут использовать изображения в реальном времени для оценки степени облачности над солнечной электростанцией. AI объединяет данные об облачности с другой информацией, например о температуре и влажности, чтобы прогнозировать объём энергии, который произведёт электростанция. Это помогает планировать поставки энергии и управлять ими, повышая эффективность и надёжность солнечной электростанции.

Обнаружение неисправностей ветряных турбин#

Ветер — ещё один важный источник возобновляемой энергии. Ветряные турбины используют энергию ветра и преобразуют её в электричество. Как и любые другие механизмы, эти турбины подвержены износу. Обнаружение повреждений поверхности лопастей ветряных турбин обеспечивает оптимальную производительность и предотвращает дорогостоящие простои. Традиционные методы проверки часто предполагают, что специалист поднимается на башню для ручного осмотра, что может быть очень опасно, трудозатратно и дорого. AI упрощает весь этот 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 AI используют такие задачи, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и классификация изображений, чтобы выявлять различные типы повреждений и неисправностей лопастей, включая эрозию передней кромки, трещины, повреждения от ударов молнии, расслоение и пятна на поверхности. Кроме того, системы AI могут отслеживать местные популяции птиц и интегрироваться с другими системами, чтобы отпугивать их, предотвращая дальнейшее повреждение лопастей и защищая птиц.

Рис. 3. Пример обнаружения поверхностных повреждений ветрогенераторов с помощью компьютерного зрения (Источник: labellerr.com).

Приливные турбины и морские экосистемы#

Приливные волны также являются хорошим источником возобновляемой энергии, однако здесь есть несколько важных аспектов. Приливные турбины оказывают негативное воздействие на окружающую морскую экосистему. Они мешают перемещению морских организмов и могут также захватывать их лопастями. Подводный шум, создаваемый этими турбинами, тоже может нарушать коммуникацию некоторых морских организмов. Для преодоления этих препятствий можно использовать различные технологии AI.

Мы очень мало знаем об этих морских экосистемах. Поэтому важно использовать передовые технологии для подробного изучения и исследования такой среды до того, как мы начнём извлекать из неё энергию. При финансировании Министерства энергетики США такие компании, как Plainsight и MarineSitu, сотрудничают над созданием систем мониторинга окружающей среды на основе AI для приливных турбин и преобразователей энергии волн. Эти системы используют современные модели компьютерного зрения и подводные камеры.

Рис. 4. Пример использования модели компьютерного зрения Ultralytics YOLOv8 для обнаружения рыб.

С помощью AI мы можем изучать морские экосистемы. Он также помогает исследователям отвечать на вопросы при выборе места для строительства турбин. Например, исследователь может захотеть узнать о популяции рыб и других водных организмов в этом районе или выяснить, есть ли там исчезающие виды. Даже после выбора места и строительства эти системы можно использовать для мониторинга окружающей среды и турбин.

Выбор мест для геотермальных электростанций с помощью AI#

Ещё один источник возобновляемой энергии можно найти в геотермальных электростанциях. Они используют природное тепло Земли для выработки электроэнергии. Традиционно такие электростанции сталкиваются с проблемами, включая неожиданные отказы оборудования, дорогостоящий ремонт и неэффективный выбор места. Системы AI могут улучшить работу геотермальных электростанций, анализируя большие объёмы данных, выявляя закономерности и прогнозируя проблемы до их возникновения. Проактивный подход с помощью AI поддерживает стабильную работу электростанции и помогает избежать дорогостоящего ремонта.

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

Одно из наиболее интересных применений AI для геотермальных электростанций связано с определением места их строительства. Выбор мест для геотермальных электростанций с помощью AI предполагает использование спутниковых изображений и географических данных для поиска оптимального расположения. AI может анализировать различные факторы, такие как геологические особенности, тепловой поток и температура поверхности, чтобы определить наиболее перспективные участки для добычи энергии. В идеале новую электростанцию следует строить там, где можно использовать максимальный объём геотермальной энергии. Кроме того, AI помогает оценить воздействие на окружающую среду, доступ к инфраструктуре и потенциальные риски, делая процесс выбора места более комплексным и точным.

Стартапы используют AI для сокращения углеродного следа#

Важность AI в решении экологических проблем становится всё очевиднее. Опрос, проведённый Boston Consulting Group (BCG), показал, что 87% руководителей в сфере климата и AI из государственного и частного секторов по всему миру признают ценность расширенной аналитики и AI в борьбе с изменением климата. Кроме того, 67% руководителей частного сектора считают, что правительства должны предпринимать более активные меры для поддержки интеграции AI в экологические инициативы.

Рассмотрим несколько стартапов, использующих AI и компьютерное зрение для преобразования сектора возобновляемой энергетики и содействия устойчивому развитию:

• SmartHelio: швейцарский стартап, который удалённо диагностирует проблемы солнечных электростанций, прогнозирует неисправности и предоставляет решения в реальном времени с помощью AI, повышая производительность и срок службы солнечных энергетических систем.

• Enfor: этот датский стартап использует AI для прогнозирования и оптимизации производства и потребления возобновляемой энергии на основе данных о погоде, рельефе и работе электростанций, сокращая потери энергии и углеродный след.

• Nova Innovation: возглавляя европейский консорциум, Nova Innovation использует AI для повышения производительности приливных турбин и ускорения коммерциализации приливной энергетики, предлагая низкоуглеродную альтернативу.

• Solavio: индийский стартап, предоставляющий автономные решения на основе AI для очистки солнечных панелей, оптимизирующий графики очистки и повышающий эффективность, чтобы сократить углеродный след производства солнечной энергии.

Подводя итоги#

Технологии AI переопределяют сектор возобновляемой энергетики: они прогнозируют потребности в техническом обслуживании, рано обнаруживают проблемы, отслеживают состояние окружающей среды и находят лучшие места для новых солнечных электростанций и ветряных турбин. Передовые приложения AI делают возобновляемую энергетику более эффективной, надёжной и устойчивой. По мере развития отрасли AI, вероятно, будет способствовать дальнейшему росту чистой энергетики и улучшению состояния планеты.

Хочешь узнать больше об AI? Присоединяйся к нашему сообществу! Посети наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше о том, как мы используем AI для создания инновационных решений в таких отраслях, как здравоохранение и сельское хозяйство. Сотрудничай, создавай инновации и учись вместе с нами! 🚀