Künstliche Intelligenz und Versorgung mit den erneubaren Energiequellen

(openPR) Gewöhnliche Ansätze zur Stromerzeugung haben massive - und zwar schlechte - Nebenwirkungen auf das Weltklima. Mit den Vorteilen einer minimalen Kohlenstoffverschmutzung ist erneuerbare Energie eine praktikable Lösung, um den Verbrauch sicherer und energieeffizienter zu machen. In den letzten Jahren wurden viele Arten erneuerbarer Energiequellen wie Wind, Sonne, Geo-Thermie, Biomasse und Wasserkraft genutzt. Da Innovation die Kosten senkt, boomen erneuerbare Energiequellen. Die Beiträge erneuerbarer Energien decken derzeit etwa 20% des weltweiten Energieverbrauchs. Sie decken auch rund 25% der weltweiten Stromerzeugung ab.

Das Geheimnis des Erfolgs
Der Erfolg einer erneuerbaren Energiequelle hängt in der Regel davon ab, ob die Last aus den erneuerbaren Quellen ausreichend viel Strom gewinnen kann, um eine hohe Energieumwandlungseffizienz aufrechtzuerhalten. Es gibt jedoch eine gute Anzahl nichtlinearer Wechselwirkungen zwischen mehreren Parametern, die die Integration erneuerbarer Energien in das Netz steuern. Künstliche Intelligenz (KI) -Technologien entwickeln intelligente Einheiten, die genauere Vorhersagen für komplizierte Probleme erstellen. KI-Algorithmen (z. B. neuronale Netze, Fuzzy-Logik, intelligente Optimierungsalgorithmen) sind als alternative Ansätze zu herkömmlichen Techniken zur Lösung von Problemen wie Modellierung, Identifizierung, Optimierung, Verfügbarkeitsprognose, Vorhersage und Steuerung erneuerbarer Energiesysteme immer beliebter geworden.
Die Prognose
Der weltweite Energiebedarf wächst von Jahr zu Jahr und fossile Brennstoffe können unseren Energiebedarf in Zukunft nicht mehr decken. Die Kohlenstoffemissionen fossiler Brennstoffe erreichten 2018 aufgrund des gestiegenen Energieverbrauchs ein Allzeithoch. Andererseits ist erneuerbare Energie eine verlässliche Alternative zu fossilen Brennstoffen. Sie ist viel sicherer und sauberer als herkömmliche Quellen. Mit den technologischen Fortschritten hat der Sektor der erneuerbaren Energien im letzten Jahrzehnt erhebliche Fortschritte erzielt.
In diesem Sektor gibt es jedoch noch einige Herausforderungen, die mithilfe neuer Technologien bewältigt werden können.
Die Rolle der KI
Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) können die Vergangenheit analysieren, die Gegenwart optimieren und die Zukunft vorhersagen. Die KI im Bereich der erneuerbaren Energien ist in der Lage, die meisten Herausforderungen zu lösen. Das Stromnetz ist eine der komplexen Maschinen auf der Erde, aber es entwickelt sich mit dem Hinzufügen variabler erneuerbarer Energiequellen rasant weiter. Aufgrund der inhärenten Variabilität von Wind und Sonne ist das Stromnetz mit zahlreichen Herausforderungen konfrontiert, um der Vielfalt der erneuerbaren Energien gerecht zu werden. Die Versorgungsindustrie benötigt intelligente Systeme, die dazu beitragen können, die Integration erneuerbarer Energien in das bestehende Netz zu verbessern und erneuerbare Energien zu einem gleichberechtigten Akteur bei der Energieversorgung zu machen. So kann die KI-Technologie die Zuverlässigkeit erneuerbarer Energien verbessern und das gesamte Stromnetz modernisieren. Das Energienetz kann mit Geräten und Sensoren verbunden werden, um eine große Datenmenge zu erfassen. In Verbindung mit KI können diese Daten den Netzbetreibern neue Erkenntnisse für eine bessere Steuerung liefern. Es bietet den Energieversorgern Flexibilität, um das Angebot an die Nachfrage gut anzupassen. Die fortschrittlichen Laststeuerungssysteme können zusammen mit Geräten wie Industrieöfen oder großen Wechselstromgeräten installiert werden, die sich automatisch abschalten, wenn die Stromversorgung niedrig ist. Intelligente Speichereinheiten können auch basierend auf dem Versorgungsfluss angepasst werden.
Sicherer und zuverlässiger
Während das Hauptziel der KI bei erneuerbaren Energien darin besteht, die Unterbrechung zu steuern, kann sie auch eine verbesserte Sicherheit, Effizienz und Zuverlässigkeit bieten. Es kann sogar helfen, die Energieverbrauchsmuster zu verstehen und den Energieverlust und den Gesundheitszustand der Geräte zu identifizieren. Zum Beispiel kann die KI-gestützte Vorhersageanalyse die Daten von Windturbinensensoren erfassen, um den Verschleiß zu überwachen. Das System überwacht den Gesamtzustand der Ausrüstung und alarmiert den Bediener, wenn Wartungsarbeiten erforderlich sind.
Den Markt erweitern
Die Integration von KI kann den Anbietern erneuerbarer Energien helfen, den Markt zu erweitern, indem neue Servicemodelle eingeführt und eine stärkere Beteiligung gefördert werden. Die mit KI betriebenen Systeme können die Daten zur Energieerfassung analysieren und Erkenntnisse über den Energieverbrauch liefern. Diese Daten würden den Lieferanten helfen, die vorhandenen Services zu optimieren und neue Servicemodelle einzuführen. Es kann auch Einzelhandelsanbietern helfen, neue Verbrauchermärkte zu erschließen.
Verbesserte Integration von Mikronetzen
KI kann bei der Integration von Mikronetzen und dem Management verteilter Energie helfen. Wenn erneuerbare Energieerzeugungseinheiten auf Gemeindeebene zum Primärnetz hinzugefügt werden, wird es schwierig, den Energiefluss innerhalb des Netzes auszugleichen. Das KI-gesteuerte Steuerungssystem kann eine wichtige Rolle bei der Lösung von Qualitäts- und Überlastungsproblemen spielen.
Smart Grid mit intelligentem Speicher
Die Integration künstlicher Intelligenz in Intelligent Energy Storage (IES) kann der Branche für erneuerbare Energien eine nachhaltige und zuverlässige Lösung bieten. Dieses intelligente Stromnetz kann eine große Menge von Daten analysieren, die von mehreren Sensoren gesammelt wurden, und zeitnahe Entscheidungen zur Energiezuweisung treffen. Dies wird auch den Mikronetzen helfen, den lokalen Energiebedarf effizient zu steuern und gleichzeitig den Stromaustausch mit dem Hauptnetz fortzusetzen.
Zu guter Letzt: Künftige Tendenzen
Die Implementierung neuartiger KI-basierter Ansätze wird die Leistung erneuerbarer Energiesysteme zusätzlich verbessern. Es wurden Möglichkeiten für die Zusammenarbeit zwischen Elektroforschern und KI-Forschern geschaffen, um Technologien zur Verbesserung folgender Aspekte zu entwerfen und zu entwickeln:
- Modellierung und Parameterschätzung;
- Nettolastprognose;
- Vorhersagen über Leitungsverluste;
- Aufrechterhaltung der Systemzuverlässigkeit;
- Energieeffizienz;
- erneuerbare Energien;
- Integration von hybriden Solar- und Batteriespeichersystemen;
- Vorhersage von Geräteausfällen;
- Entscheidungsprozess für Netzbetreiber.