Изкуственият интелект (ИИ) се използва все по-често в соларната индустрия за различни приложения – от производството на фотоволтаици до управлението на мрежата. Генеративният ИИ вече се счита за фактор, който променя правилата на играта.
Алгоритмите се използват широко в соларната индустрия – от производството на клетки, през мониторинга на системата и продажбата на електроенергия, до контрола на системите за управление на енергията или инверторите. Те могат прецизно да оценяват много големи количества данни – въз основа на тези анализи те допринасят за автоматизацията, повишената ефективност и оптимизацията на процесите.
В производството на фотоволтаици например, ИИ може да спомогне за по-ефективно, устойчиво и с по-дълъг експлоатационен живот производство на соларни клетки чрез машинно подпомагани анализи на материалите. За тази цел той анализира данни за физическите, химическите и структурните свойства на материалите. Това дава възможност за намиране на иновативни комбинации от материали.
ИИ може също така да структурира ефективни дизайни на клетки. ИИ се използва и за анализи на производствени системи, базирани на данни, в соларната индустрия. Там той разпознава кога системите започват да произвеждат неправилно или неефективно и да проявяват дефекти.
Един от пионерите в дигитализацията и автоматизацията на производството на соларни продукти с помощта на изкуствен интелект е китайският лидер на световния пазар Longi, който произвежда най-новото поколение високоефективни модули със заден контакт, използвайки технологията HPBC 2.0 (Hybrid Passivated Back Contact) в подходящо оборудвана фабрика в Дзясин. През декември 2023 г. производственото съоръжение е признато от Световния икономически форум ( WEF) за първата „Global Lighthouse Factory“ в соларния сектор.
Много мрежови оператори вече разчитат на изкуствения интелект за ефективно балансиране на прогнозите за производството и натоварването и за оптимизиране на контрола и планирането на мрежата в контекста на енергийния преход, както стана ясно на конференцията „Електрическите мрежи на бъдещето“ в Берлин в края на януари. ИИ анализира исторически метеорологични данни, за да прогнозира по-добре променливото производство на слънчева и вятърна енергия. Това позволява по-добър контрол на енергийните потоци в реално време.
Базираната в Кьолн компания RheinEnergie също използва изкуствен интелект за по-икономично управление на соларни паркове в комбинация със системи за съхранение на енергия в батерии. ИИ помага за автоматичното синхронизиране на прогнозата за производството с прогнозата за цената на електроенергията за всеки ден от следващата седмица с точност до четвърт час.
„Маркетингът на електроенергия е нашата ежедневна дейност“, казва Дирк Франкен, ръководител на отдел „Контрол и моделиране“ в RheinEnergie Trading (RET.). „Но оптимизирането на маркетинга от система за съхранение на енергия от батерии е нова територия за нас. За тази цел трябва да познавате много добре пазара на електроенергия. Трябва да знаете кога да съхранявате електроенергия и кога да я продавате от системата за съхранение“, казва Франкен.
Използването на изкуствен интелект при планирането на големи системи за слънчева енергия е широко разпространено. Независимо дали става дума за софтуер за проектиране или за гео-ИИ. Това се отнася до машинно подпомагания анализ на въздушни и сателитни изображения. Гео-изкуственият интелект може да се използва от проектантите за определяне на подходящи площи. По този начин автоматично могат да се създават и 3D изображения на планираната система – което е полезно и за търговските преговори.
ИИ може също така да допринесе значително за поддръжката, обслужването и надзора на соларните инсталации.
В областта на „Predictive Maintenance“ изкуственият интелект анализира изображения на соларни инсталации, направени с дрон, и ги проверява за неизправности, например поради замърсяване на модулите. Това позволява да се разпознаят необходимите дейности по поддръжката, преди те да се отразят на работата на системата.
Когато става въпрос за мониторинг на системата, ИИ поема важни задачи, които преди това е трябвало да се изпълняват ръчно от специалисти по експлоатация и поддръжка (O&M), което отнема много време. Алгоритъмът сравнява много големи количества данни помежду им и ги анализира за най-малките промени, които биха могли да влошат функционирането на системата. Това позволява на персонала по експлоатация и поддръжка да се съсредоточи върху съществения контрол на експлоатационния процес.
„Преди десет години мониторингът на големи слънчеви електроцентрали все още беше кошмар“, заяви Сузана Ууд, вицепрезидент по обществените въпроси и устойчивото развитие в Statkraft, по време на специализиран панел на SolarPower Summit в Брюксел в края на март. Използването на изкуствен интелект тук се оказа много успешно и в момента в компанията работят седем специалисти по данни само за соларния сектор.
Дейвид Мозер, управляващ директор на италианския институт „Бекерел“, смята, че технологиите за генеративен изкуствен интелект ще променят правилата на играта в соларната индустрия. Това са системи, които не само анализират съществуващи данни, но и могат да създават ново съдържание, проекти или решения. „Тези технологии дават възможност за коренно различни подходи към автоматизацията, които надхвърлят системите, базирани на правила, или традиционното машинно обучение“, казва Мозер. ИИ и роботиката ще променят из основи фотоволтаичната индустрия в бъдеще.
Експертът очаква степента на автоматизация по веригата за създаване на стойност в областта на слънчевата енергия да бъде поне около 60% и да достигне 85% във фазата на експлоатация и управление. До 2030 г. той очаква използването на генеративен изкуствен интелект и роботика да намали разходите за експлоатация и управление на соларни паркове с 3000-4000 евро/мегават (MW)/година и 85-90% намаляване на необходимата работна ръка от сегашните 0,5-0,7 на MW до 0,05-0,1 на MW. Увеличението на производството се оценява на 3-4 процента.
Въпреки това, поради значителното въздействие върху работната сила, индустрията трябва спешно да инвестира в по-нататъшното обучение на настоящите служители, настоява Мозер. Той вижда допълнителни предизвикателства в по-нататъшното цифрово обновяване на технологичния парк, киберсигурността, набирането на квалифицирани работници и удовлетворяването на високите изисквания за мощност на центровете за данни.
Снимка: Solar