Saulės energijos projektavimas naudojant dirbtinį intelektinį intelektą ir geoproporcingus duomenis

Dirbtinis intelektas ir geoprografiniai duomenys keičia saulės energijos projektavimą - jis tampa greitesnis, tikslesnis ir ekonomiškesnis. Štai ką reikia žinoti:

• Rinkos augimas: Svetainė saulės dirbtinio intelekto rinka pasiekė $5,96 mlrd. 2024 m. ir prognozuojama, kad ji išaugs iki $18,43 mlrd. iki 2030 m. 20,8% per metus.
• Efektyvumo padidėjimas: dirbtinis intelektas sutrumpina projektavimo laiką 50%, padidina energijos išeigos tikslumą nuo Nuo 75% iki 95%ir padidina energijos išeigą 15-25%.
• Išlaidų taupymas: Saulės energijos projektavimo automatizavimas sumažina "minkštąsias sąnaudas" (30-40% projekto išlaidų) ir veiklos sąnaudas iki 40%.
• Geoproporcingų duomenų naudojimas: Palydoviniai vaizdai, LiDAR ir klimato duomenys padeda optimizuoti plokščių išdėstymą, sumažinti šešėliavimo nuostolius ir pagerinti žemės naudojimą. 8-12%.

Greitas palyginimas

Kodėl tai svarbu: Dirbtinio intelekto valdomas saulės energijos projektavimas supaprastina vietos analizę, optimizuoja išdėstymą ir užtikrina atitiktį zonavimo ir aplinkosaugos taisyklėms. Ši technologija keičia JAV saulės energijos pramonę, atverdama kelią efektyvesniems ir prieinamesniems atsinaujinančiosios energijos sprendimams.

Sužinokite, kaip dirbtinis intelektas ir geoprografiniai duomenys keičia saulės energijos projektus, ir skaitykite visą straipsnį.

Pagrindiniai dirbtiniu intelektu pagrįsto saulės energijos projektavimo principai

dirbtinio intelekto valdomas saulės dizainas pasitelkdama mašininį mokymąsi ir geografinių duomenų rinkinius keičia fotovoltinių sistemų planavimo ir įgyvendinimo būdus. Šis metodas didina efektyvumą, tikslumą ir ekonomiškumą. saulės energijos įrenginiai.

Saulės elektrinių svetainių analizės dirbtinis intelektas

Mašininio mokymosi algoritmai pakeitė potencialių saulės energijos naudojimo vietų vertinimo procesą, nes analizuojami išsamūs aplinkos duomenys. Šios sistemos, naudodamos palydovinius vaizdus ir meteorologinių stočių duomenis, įvertina saulės spindulių poveikį ir sezoninį šešėliavimą, nustatydamos geriausias vietas saulės kolektoriams įrengti.

Vienas iš išskirtinių dirbtinio intelekto modelių gebėjimų - tai jų gebėjimas pastebėti aplinkos veiksnius, kurie gali likti nepastebėti įprasto apsilankymo vietoje metu. Pavyzdžiui, jie gali nustatyti netoliese esančių medžių, pastatų ar vietovės reljefo sukeliamus šešėliavimo modelius, kurie kinta priklausomai nuo metų laiko. Toks detalumas padeda sumažinti projektavimo klaidų skaičių ir pagreitina projekto terminus.

Derindamos aplinkos ir konstrukcijos duomenis, dirbtinio intelekto sistemos gali nustatyti tinkamiausias įrengimo zonas nekilnojamojo turto objekte. Jos atsižvelgia į tokius veiksnius kaip topografija, stogo vientisumas ir prieigos taškai techninei priežiūrai atlikti. Be to, dirbtinio intelekto prognozavimo įrankiai modeliuoja, kaip įvairios plokščių medžiagos veikia įvairiomis oro sąlygomis, ir taip suteikia informacijos apie ilgaamžiškumą ir ilgalaikį efektyvumą.

Integracija su geoprografiniais duomenimis

Dirbtinio intelekto modeliai naudoja neapdorotus geografinius duomenis ir, vienu metu apdorodami daugybę informacijos sluoksnių, paverčia juos naudingomis įžvalgomis. Jie sujungia palydovines nuotraukas, aukščio žemėlapius, klimato duomenis ir reljefo modelius, kad sukurtų labai tikslius 3D vietovės vaizdus.

Ant žemės montuojamų įrenginių atveju pažangios dirbtinio intelekto sistemos sukuria išsamius 3D modelius, kurie padeda planuoti statybą ir apskaičiuoti sąnaudas. Šios priemonės taip pat puikiai tinka sudarant stoginių saulės energijos įrenginių žemėlapius. Ryškus pavyzdys yra iš Kenijos pietinio Kilifio miesto, kur WRI ir OMDENA partneriai, naudodami dirbtinio intelekto modelį, apmokytą naudojant YOLOv8, pasiekė 94% tikslumą aptikdami saulės baterijas ir nustatydami 274 stogines saulės fotovoltines sistemas Kilifio mieste.

Vietovėmis grindžiamos GIS priemonės kartu su bepilotėmis skraidyklėmis (UAV) leidžia žengti dar vieną žingsnį į priekį - jos leidžia vykdyti stebėseną realiuoju laiku ir prognozuojamąją techninę priežiūrą. Šiomis sistemomis galima nustatyti galimas problemas, kol jos dar neturi įtakos našumui, ir prognozuoti techninės priežiūros poreikius, atsižvelgiant į aplinkos sąlygas ir įrangos amžių.

"Tokios vietove pagrįstos dirbtinio intelekto platformos turi didžiulį potencialą saulės energijos planavimo ir priežiūros srityje ir taps svarbia saulės energijos kūrėjų sprendimų priėmimo dalimi." - "Infosys BPM

Pažangiausiose dirbtinio intelekto platformose integruojami erdvotyros, mašininio mokymosi, duomenų gavybos ir statistiniai modeliai, padedantys spręsti sudėtingus saulės energijos planavimo uždavinius. Jos gali numatyti, kaip aplinkos ir infrastruktūros pokyčiai paveiks energijos gamybą, todėl galima atlikti aktyvius koregavimus. Šie gebėjimai padeda automatizuotai optimizuoti išdėstymą, užtikrinant maksimalų saulės energijos įrenginių našumą.

Automatinis išdėstymo optimizavimas

Naudojant dirbtinio intelekto valdomą išdėstymo optimizavimą įvertinamos kelios konfigūracijos, kad būtų maksimaliai padidintas saulės poveikis, atsižvelgiant į tokius apribojimus kaip žemės prieinamumas, plokščių posvyrio kampai ir atstumai tarp eilių.

Šie algoritmai analizuoja saulės spinduliuotės modelius, naudoja istorinius duomenis energijos suvartojimui prognozuoti ir nustato optimalias plokščių išdėstymo vietas, remdamiesi realaus laiko oro sąlygomis ir ilgalaikėmis saulės šviesos tendencijomis. Šis metodas užtikrina, kad projektuose būtų surinkta kuo daugiau saulės energijos, o tai tiesiogiai didina energijos gamybą.

Norint parodyti dirbtinio intelekto efektyvumą, palyginti su įprastais metodais, pateikiame palyginimą:

Realiame pasaulyje saulės energijos inžinerijos įmonės naudoja dirbtinio intelekto valdomus optimizavimo variklius, į kuriuos įtraukiami GIS duomenys ir skydų specifikacijos, kad būtų sukurti optimalūs išdėstymo planai. Šie maketai dažnai eksportuojami su PVsyst suderinamais formatais, kad juos būtų galima toliau tobulinti.

Be to, dirbtinis intelektas padeda integruoti papildomas technologijas, pavyzdžiui, energijos kaupimo sistemas ir išmaniuosius tinklus, užtikrinant, kad saulės energijos įrenginiai efektyviai veiktų didesniuose energijos tinkluose. Dėl to dirbtiniu intelektu paremtas optimizavimas yra labai svarbi priemonė JAV ir kitų šalių saulės energijos projektams.

Geoprografiniai duomenų šaltiniai ir taikomosios programos

Dirbtiniu intelektu paremtam saulės energijos projektavimui būtini aukštos kokybės ir įvairūs geografiniai duomenys. Šie duomenų rinkiniai yra labai svarbūs atliekant tikslų vietovės vertinimą ir kuriant optimalų saulės kolektorių išdėstymą JAV projektuose. Panagrinėkime pagrindinius geoproporcingų duomenų tipus, kurie skatina šias inovacijas.

Geoproporcingų duomenų tipai saulės energijos projektavimui

• Palydoviniai vaizdai: Iš paukščio skrydžio matomi stogai, reljefas ir šešėliavimo kliūtys, padedančios nustatyti tinkamas įrengimo vietas.
• LiDAR duomenys: Pateikiami išsamūs 3D reljefo ir aukščio duomenys. Tai padeda tiksliai įvertinti stogo nuolydžius, pastatų aukštį ir reljefo skirtumus.
• Klimato ir orų duomenys: Galima prognozuoti energijos išeigą analizuojant istorinius duomenis apie apšvitą, temperatūrą, kritulius ir vėjo greitį. Čia svarbų vaidmenį atlieka tokie ištekliai kaip Nacionalinės atsinaujinančiosios energijos laboratorijos (NREL) saulės duomenų bazės.
• Topografiniai duomenys: Pabrėžiamos ant žemės montuojamiems įrenginiams svarbios žemės savybės, pavyzdžiui, šlaitų nuolydžiai ir drenažo modeliai. Tokios agentūros kaip JAV geologinė tarnyba pateikia svarbiausius žemėlapius šiems vertinimams atlikti.
• Žemės naudojimo ir zonavimo duomenys: Padeda nustatyti tinkamas montavimo vietas ir išvengti ribotų teritorijų. Savivaldybių GIS duomenų bazėse galima sužinoti sklypų ribas, pastatų plotus ir zonų klasifikaciją.

Duomenų integravimo metodai

Surinkus šiuos skirtingus duomenų rinkinius, jie sujungiami ir sukuriami išsamūs vietovės modeliai. AI platformose naudojami pažangūs sluoksniavimo metodai, kad palydovinės nuotraukos, LiDAR duomenys, klimato įrašai ir zonavimo apribojimai būtų sujungti į vientisą modelį su tiksliu erdviniu suderinimu.

• Kryžminių nuorodų patvirtinimas: Lyginant duomenis iš kelių šaltinių, pagerinamas tikslumas. Pavyzdžiui, pagal LiDAR gautus pastatų aukščius galima palyginti su savivaldybių įrašais.
• Realaus laiko duomenų sintezė: Įtraukiami tiesioginiai orų atnaujinimai ir palydoviniai kanalai, tobulinami vietovės modeliai ir energijos gamybos prognozės.
• Geoproporcingas energijos žemėlapis (GEM): Šioje internetinėje priemonėje konsoliduojami duomenys apie saulės, biomasės, geoterminės energijos ir vėjo išteklius, taip supaprastinant atsinaujinančiosios energijos projektų vietų nustatymą.

Duomenų atitikties ir tikslumo reikalavimai

Tikslūs geografiniai duomenys ne tik užtikrina efektyvų projektavimą, bet ir padeda orientuotis teisės aktų, susijusių su saulės energijos projektais JAV, labirinte.

• Teritorijų planavimo reikalavimų laikymasis: Geoprografiniai duomenys padeda tvirtinti projektus, nes projektai suderinami su vietos statybos taisyklėmis. NREL tyrimai parodė, kad vietovėse, kurių kodeksuose numatytos saulės energijos naudojimo taisyklės, vienam gyventojui tenka daugiau saulės energijos.
• Istorijos išsaugojimas: Kadangi daugiau nei 2400 vietos jurisdikcijos institucijų taiko istorinių rajonų potvarkius, šiose teritorijose vykdomiems projektams gali prireikti specialios peržiūros.
• Atitiktis aplinkosaugos reikalavimams: Kūrėjai turi sudaryti jautrių teritorijų žemėlapį, kad išvengtų galimų problemų arba jas išspręstų. EPA apskaičiavo, kad yra apie 80 000 vietų, apimančių 43 milijonus akrų potencialiai užterštos arba nepakankamai naudojamos žemės, kurią reikia kruopščiai įvertinti.

Geoproporcingų duomenų integravimas duoda išmatuojamos naudos. "Infosys BPM" praneša, kad tokios pastangos gali sumažinti veiklos sąnaudas 40%, o turto operacijų duomenų kokybę pagerinti iki 99%. Toks tikslumas ypač svarbus dideliems komerciniams įrenginiams arba projektams sudėtingo reljefo vietovėse, kur dažnai reikia geodezinės GPS įrangos ir profesionalių geodezinių matavimų.

"Vietos politikoje, planuose ir taisyklėse, skirtose saulės energijos naudojimui, akivaizdžiai nutylima, kad tai yra didelė kliūtis, trukdanti priimti ir įgyvendinti šias technologijas." - Amerikos planavimo asociacija

NREL taip pat pateikia saulės energijos pasiūlos kreives, į kurias įtraukti vietos nustatymo apribojimai, technologijų sąnaudos ir naujovės. Šios priemonės yra neįkainojamos kūrėjams, planuojantiems naujus projektus ir perdavimo strategijas, užtikrinant, kad saulės energija išliktų perspektyvi ir efektyvi visoje JAV teritorijoje.

Dirbtinio intelekto valdomas saulės kolektorių išdėstymo optimizavimas

Dirbtinis intelektas iš esmės keičia saulės kolektorių išdėstymo dizainą, nes geoproporcingus duomenis paverčia itin veiksmingomis konfigūracijomis. Vienu metu analizuodami daugybę kintamųjų, šie algoritmai sukuria maketus, kurie ne tik padidina energijos gamybą, bet ir atsižvelgia į konkrečios vietos apribojimus. Naudojant šią technologiją, saulės kolektorių išdėstymas dabar yra tiksliai sureguliuotas, kad būtų pasiekta didžiausia energijos gamyba.

Maksimalus energijos našumo didinimas naudojant dirbtinį intelektą

Dirbtinis intelektas per kelias minutes gali įvertinti tūkstančius išdėstymo galimybių, atsižvelgdamas į saulės kelio trajektorijas, sezoninius pokyčius ir vietinį šešėliavimą. Šis gebėjimas leido pasiekti įspūdingų rezultatų: dirbtinio intelekto valdomos saulės energijos sistemos padidino energijos išeigą iki 25% palyginti su tradiciniais projektavimo metodais.

Kaip tai vyksta? Algoritmai analizuoja išsamius duomenis, tokius kaip oro sąlygos, saulės spinduliuotė ir istoriniai našumo rodikliai, kad nustatytų geriausią skydų išdėstymą ir orientaciją. Pavyzdžiui, Masačusetso technologijos instituto mokslininkai pristatė 20% efektyvumo padidėjimas naudojant dirbtinio intelekto sekimo sistemas, kurios visą dieną nuolat koreguoja skydelių padėtį, kad būtų fiksuojama kuo daugiau saulės šviesos.

AI taip pat puikiai sumažina šešėliavimo nuostolius. Analizuodama šešėliavimo modelius, ji užtikrina, kad skydai būtų išdėstyti taip, kad maksimaliai padidintų tiesioginių saulės spindulių poveikį. Giluminio mokymosi modeliai žengia dar vieną žingsnį į priekį, pagerindami sistemos efektyvumą dar 3-5% palyginti su senesniais optimizavimo metodais.

Svetainės apribojimų valdymas

Projektuojant saulės energijos įrenginius svarbu ne tik gauti energijos, bet ir įveikti sudėtingus vietos apribojimus - nuo taisyklių iki fizinių kliūčių. Dirbtinis intelektas puikiai padeda suderinti šiuos iššūkius ir kartu optimizuoti energijos gamybą.

Pavyzdžiui, priešgaisrinės saugos atstumai ir zonavimo apribojimai. Šios taisyklės JAV labai skiriasi, tačiau dirbtinio intelekto sistemos gali sutapatinti reguliavimo duomenis su vietovės savybėmis ir nustatyti vietos reikalavimus atitinkančias įrengimo zonas. Algoritmai netgi gali atsižvelgti į sąnaudas, pasverdami energijos gamybos ir išlaidų kompromisus.

Geoprojektinė analizė suteikia dar vieną tikslumo lygmenį, nes modeliuojamas šešėlio poveikis laikui bėgant. Ši funkcija yra neįkainojama tose vietose, kuriose šešėlis yra netolygus dėl sudėtingos stogo geometrijos, ŠVOK sistemų ar netoliese esančių statinių. Be to, dirbtinis intelektas gali atsižvelgti į vietovės sąlygų ekonominį poveikį, pavyzdžiui, didesnes išlaidas, susijusias su įrengimu ant stačių stogų arba medžių pašalinimu ant žemės montuojamoms sistemoms.

Kitas svarbus veiksnys - aplinkosaugos aspektai. AI gali įtraukti duomenis apie šlapžemes ar saugomas buveines, padėti kūrėjams išvengti jautrių teritorijų ir išvengti galimo vėlavimo išduodant leidimus. Toks aktyvus požiūris supaprastina projekto planavimą ir padeda kontroliuoti išlaidas.

AI technikos palyginimas

Skirtingi dirbtinio intelekto metodai turi unikalių privalumų optimizuojant saulės kolektorių išdėstymą. Pateikiame jų suskirstymą, kuris padės kūrėjams išsirinkti jų poreikius atitinkantį metodą:

Viena inžinerijos įmonė neseniai įdiegė dirbtinio intelekto pagrindu veikiančią platformą, kurioje integruoti standartiniai pramonės įrankiai, tokie kaip PVsyst, ir dirbtinio intelekto modeliai, veikiantys AWS debesijos infrastruktūroje. Šis žingsnis sutrumpino projektavimo ciklus 50% ir sumažino derliaus prognozių pervertinimą 20%.

Taip pat populiarėja nauji metodai, pavyzdžiui, sąlyginiai generatyviniai priešpriešiniai tinklai (cGAN). Šios sistemos generuoja individualius maketus ir komponentų specifikacijas, pritaikytas konkretiems projekto tikslams, pavyzdžiui, pageidaujamai energijos išeigai ar erdviniams apribojimams.

Galiausiai dirbtinio intelekto technikos pasirinkimas priklauso nuo projekto masto ir sudėtingumo. Mažesnėse gyvenamosiose patalpose taisyklėmis grindžiamos sistemos užtikrina greitus ir patikimus rezultatus. Kita vertus, dideliems komunalinių paslaugų projektams gali būti naudingi gilaus mokymosi modeliai, kurie apdoroja didžiulius duomenų rinkinius ir optimizuoja našumą dideliuose įrenginiuose.

sbb-itb-51876bd

Praktiniai taikymai ir priemonės JAV saulės energijos projektams

Dirbtinis intelektas ir geoprografiniai duomenys visiškai pakeitė JAV saulės energijos bendrovių projektų planavimą ir vykdymą. Naudodami pažangias priemones, kūrėjai dabar gali vos per kelias minutes sukurti tikslius planus, užtikrinančius maksimalią energijos gamybą, kartu laikydamiesi griežtų taisyklių.

Pagrindinės dirbtiniu intelektu paremtų saulės projektavimo įrankių savybės

Šiuolaikinės dirbtinio intelekto valdomos saulės energijos projektavimo platformos suteikia galimybių, kurios anksčiau buvo nepasiekiamos. Šios priemonės naudoja GIS duomenis, pavyzdžiui, reljefo modelius, kliūtis ir koordinates, kad automatiškai sukurtų projekto planus. Jos greitai įvertina daugybę konfigūracijų, analizuoja tokius veiksnius, kaip saulės kelias ir šešėliavimo modeliai, kad suprojektuotų sistemas, kurios padidina energijos gamybą ir pagerina žemės naudojimą 8-12%.

Šios platformos taip pat integruoja plokščių specifikacijas su geoprografiniais apribojimais, užtikrindamos atitiktį atokiau esantiems reikalavimams ir vietos zonavimo taisyklėms. Kai kurie įrankiai netgi dengia projektus dronų nuotraukomis, palydovinėmis nuotraukomis ar žemėlapiais, taip sukurdami fotorealistinius vaizdus, kurie yra neįkainojami pristatant klientams ir išduodant leidimus.

Tačiau tuo viskas nesibaigia. Integruotos finansinės analizės priemonės apskaičiuoja projekto pelningumą, atsižvelgdamos į vietinius komunalinių paslaugų tarifus, federalines paskatas, pavyzdžiui, investicijų mokesčių kreditą (ITC), valstijos lygmens atsinaujinančiosios energijos sertifikatus ir finansavimo galimybes. Siekiant dar labiau supaprastinti darbo eigą, projektus galima eksportuoti su PVsyst suderinamais formatais, todėl juos galima sklandžiai naudoti su standartine modeliavimo programine įranga. Tokio funkcijų derinio pavyzdys - tokios platformos kaip EasySolar.

"EasySolar": Išsamus sprendimas

"EasySolar" yra puikus pavyzdys, kaip dirbtinis intelektas ir geoprografiniai duomenys gali pakeisti saulės energijos projektų kūrimą. Šioje platformoje automatinis saulės kolektorių projektavimas derinamas su patikimais projektų valdymo įrankiais, taip sukuriant vientisą darbo eigą nuo vietos įvertinimo iki įrengimo.

"EasySolar" dirbtinis intelektas, naudodamas dronų nuotraukas, palydovinius vaizdus ir kitus vaizdinius duomenis, automatiškai generuoja optimizuotus skydų išdėstymus. Jis palaiko įvairius vaizdų tipus, įskaitant perspektyvines nuotraukas, vaizdus iš oro, įkeltus žemėlapius ir net ranka pieštus eskizus, todėl tinka įvairaus dydžio projektams.

Viena iš išsiskiriančių funkcijų - vienu spustelėjimu atliekamas elektros schemų generatorius. Šis įrankis supaprastina Nacionalinio elektros kodekso (NEC) standartus atitinkančių schemų kūrimą. Be to, "EasySolar" projektavimo įrankius integruoja su CRM sistemomis, susiedama projektų projektus su pardavimų darbo srautais. Komandos gali sekti projektus nuo pirminio pasiūlymo iki įrengimo, o individualūs PDF pasiūlymai su tikroviškais vaizdais ir finansiniu suskirstymu padeda pagreitinti pardavimo procesą.

"EasySolar" siūlo lanksčią kainodarą, kad būtų pritaikyta įvairaus dydžio įmonėms. Bazinis planas kainuoja $31 vienam naudotojui per mėnesį ir suteikia pagrindinius projektavimo ir pardavimo įrankius mažoms komandoms. Planas "Plus", kurio kaina $43 vienam naudotojui per mėnesį, apima pažangias funkcijas, tokias kaip prekės ženklo pritaikymas ir API integracija didesnėms įmonėms.

Nauda JAV saulės energijos bendrovėms

Dirbtiniu intelektu paremtos projektavimo priemonės skirtos ne tik techniniam optimizavimui - jos keičia saulės energijos įmonių veiklos principus. Automatizuodamos sudėtingus procesus, šios platformos gerokai sutrumpina projektų terminus ir padidina veiklos efektyvumą, o tai lemia didesnį pelningumą.

Lengviau laikytis teisės aktų reikalavimų, nes šiose priemonėse automatiškai atsižvelgiama į atotrūkio reikalavimus, zonavimo apribojimus ir aplinkosaugos aspektus. Jos taip pat analizuoja oro sąlygas ir vietos sąlygas, kad būtų galima prognozuoti nešvarumų nuostolius, o tai padeda įmonėms optimizuoti valymo grafikus ir sumažinti metinius energijos nuostolius, kurie kitu atveju gali siekti apie 5%.

"Dėl dirbtinio intelekto gerokai sumažėja atsinaujinančiosios energijos sąnaudos, nes optimizuojama gamyba, priežiūra ir tinklo valdymas, todėl švari energija tampa prieinamesnė ir efektyvesnė." - Tvarumo katalogas

Mažoms ir vidutinėms saulės energijos bendrovėms šios priemonės sudaro vienodas sąlygas. Jos užtikrina tokį pat tikslumą ir sudėtingumą, kokius turi didesni kūrėjai, ir atveria naujas augimo ir sėkmės galimybes vis konkurencingesnėje rinkoje.

Išvados ir ateities perspektyvos

Dirbtinis intelektas ir geoprografiniai duomenys keičia saulės energijos projektavimą JAV, atverdami naujus būdus, kaip padidinti efektyvumą ir sumažinti sąnaudas visoje pramonėje.

Pagrindinės išvados

Dirbtinio intelekto įrankiai keičia saulės energijos gamybą ir operacijas. Prognozuojamoji analizė leidžia įmonėms numatyti įrangos gedimus dar prieš jiems įvykstant ir optimizuoti energijos išeigą 15-25% bei sumažinti veiklos sąnaudas 30-40%. Šis metodas sumažina avarinio remonto išlaidas iki 60%, todėl saulės energetikos įmonės gali dirbti efektyviau ir pelningiau.

Dar vienas pokytis - dirbtinio intelekto prognozavimo sistemos, kurios 24-48 valandų tikslumu 90-95% tikslumu prognozuoja saulės energijos kiekį. Toks tikslumas padeda komunalinių paslaugų įmonėms geriau valdyti energijos pasiūlą ir paklausą, atverdamas kelią platesniam atsinaujinančiųjų energijos šaltinių naudojimui.

Bene svarbiausia, kad šios technologijos išlygina konkurencijos sąlygas. Mažos ir vidutinės saulės energijos bendrovės dabar gali naudotis pažangiais projektavimo pajėgumais, kurie anksčiau buvo prieinami tik pramonės gigantams. Šis pokytis skatina didesnes inovacijas ir konkurenciją visame sektoriuje.

Šie pasiekimai yra tik pradžia, sudaranti prielaidas dar didesnėms saulės energijos projektavimo technologijų permainoms.

Ateities tendencijos dirbtinio intelekto saulės dizaino srityje

Naujos technologijos, tokios kaip kraštinės kompiuterijos ir skaitmeninės dvynių sistemos, yra pasirengusios pakelti saulės energijos optimizavimą į kitą lygį. Šios priemonės leidžia realiuoju laiku koreguoti ir virtualiai išbandyti saulės energijos įrenginius dar prieš juos pastatant, taip padidinant jų efektyvumą ir patikimumą.

Daiktų interneto (DI) jutiklių integravimas dar labiau išplečia dirbtinio intelekto galimybes. Stebėdamos aplinkos veiksnius, įrangos būklę ir energijos naudojimo modelius beprecedenčiu detalumu, šios sistemos sukuria nuolatinio grįžtamojo ryšio ciklus, kurie pagerina saulės energijos įrangos veikimą ir prailgina jos tarnavimo laiką.

Šios srities augimo potencialas yra didžiulis. Prognozuojama, kad iki 2026 m. geografinės analitikos dirbtinio intelekto rinka pasieks $172 mln. eurų, o ją skatina tai, kad maždaug 80% visų duomenų sudaro geografinis komponentas. Ši duomenų gausa yra vis pažangesnių dirbtinio intelekto taikomųjų programų pagrindas.

Prisitaikantis mašininis mokymasis - dar viena sparčiai besivystanti sritis. Naudodamos realaus laiko duomenis, šios sistemos tikslina prognozes ir laikui bėgant tobulėja. Chrisas Thompsonas, "SolarEdge Technologies" produktų ir techninės rinkodaros viceprezidentas, pabrėžė šį pokytį:

"Per visą pramonės istoriją dar niekada nesame matę tokio stipraus kainų signalizavimo, žinote, kalbant apie rinkos formavimąsi. Taigi, kai žvelgiu į mūsų pačių sprendimus ir į tai, kaip dirbtinis intelektas lėmė tuos naujus produktus, kuriuos mes pristatome... Tai daroma naudojant šiuos duomenis."

Didėjantis duomenų centrų, kurie iki 2026 m. gali sunaudoti daugiau kaip 1 000 teravatvalandžių elektros energijos - panašiai kaip Japonija - poreikis yra didžiulė galimybė saulės energijos kūrėjams. Dirbtinis intelektas atliks lemiamą vaidmenį projektuojant ir valdant didelio masto saulės energijos įrenginius, reikalingus tvariai patenkinti šią paklausą.

Ši pažangiųjų technologijų ir atsinaujinančiosios energijos konvergencija pabrėžia duomenimis grindžiamų inovacijų svarbą formuojant saulės energijos pramonės ateitį. Saulės energija jau dabar pripažįstama kaip įperkamiausias elektros energijos šaltinis JAV, todėl dirbtinio intelekto optimizavimas padės išlaikyti jos kainos pranašumą, kartu didinant patikimumą ir integraciją į tinklą.

Tobulėjant dirbtiniam intelektui ir geoprografiniams duomenims, sparčiau pereinama prie atsinaujinančiosios energijos. Dėl šių technologijų saulės energija tampa ne tik veiksmingesnė ir patikimesnė, bet ir prieinamesnė, todėl ji tampa pirmaujančiu energetikos sprendimu įmonėms ir komunalinių paslaugų teikėjams visoje JAV.

DUK

Kaip dirbtinis intelektas optimizuoja saulės kolektorių išdėstymą naudodamas geoproporcingus duomenis?

Dirbtinis intelektas keičia saulės kolektorių išdėstymo būdus, naudodamasis geoproporcingais duomenimis, tokiais kaip topografija, žemės naudojimas ir saulės šviesos pobūdis. Taikant šį metodą nustatomos veiksmingiausios įrengimo vietos, užtikrinant, kad plokštės gautų daugiausia saulės šviesos ir išvengtų pavėsio.

Naudojant mašininį mokymąsi, dirbtinis intelektas tiksliai nustato skydų kampus ir orientaciją, kad jie atitiktų aplinkos sąlygas ir maksimaliai padidintų energijos gamybą. Be to, dirbtinio intelekto įrankiai supaprastina vietos analizę ir vizualizaciją, todėl sutrumpėja planavimo laikas ir sumažėja išlaidos. Rezultatas? Greitesnis įrengimas, didesnis energijos vartojimo efektyvumas ir geresnė investicijų grąža įgyvendinant saulės energijos projektus visoje JAV.

Kaip dirbtinio intelekto valdomi projektavimo įrankiai gali padėti saulės energijos bendrovėms sutaupyti pinigų įgyvendinant projektus?

Dirbtinio intelekto valdomi projektavimo įrankiai keičia saulės energijos pramonę, nes mažina sąnaudas ir didina efektyvumą. Šios priemonės gali optimizuoti saulės kolektorių išdėstymą ir pagerinti sistemos našumą, o tai gali sumažinti išlaidas iki 25%. Jie taip pat supaprastina svarbiausias užduotis, tokias kaip vietovės įvertinimas, šešėliavimo analizė ir įrengimo planavimas, o tai leidžia sumažinti papildomas išlaidas daugiau nei 10 proc. 50%.

Dirbtinis intelektas ne tik sumažina išlaidas, bet ir padidina produktyvumą, todėl saulės energijos projektai tampa racionalesni ir ekonomiškesni, nes pagerina tikslumą, sumažina klaidų skaičių ir pagreitina projektų terminus.

Kaip dirbtiniu intelektu pagrįsti saulės energijos projektavimo įrankiai padeda laikytis vietos zonavimo ir aplinkosaugos taisyklių?

dirbtinio intelekto valdomi saulės projektavimo įrankiai palengvina vietos zonavimo įstatymų ir reguliavimo reikalavimų laikymąsi, automatizuojant jų integravimą į projektavimo darbo eigą. Jie analizuoja taikomus vietos kodeksus, automatiškai atnaujina reikalavimus ir užtikrina, kad saulės energijos projektai atitiktų naujausius standartus. Tai sumažina daug darbo reikalaujančių rankinių peržiūrų poreikį.

Be to, dirbtinis intelektas supaprastina leidimų išdavimo procesą. Išgaudamas pagrindinę projekto informaciją, pavyzdžiui, sistemos specifikacijas, vietos matmenis ir informaciją apie įrangą, jis gali tiksliai užpildyti paraiškos formas. Toks metodas ne tik pagreitina patvirtinimų gavimą, bet ir užtikrina, kad pateiktos paraiškos atitiktų konkrečius kiekvienos jurisdikcijos reikalavimus, taip sutaupant laiko ir sumažinant klaidų tikimybę.

Susiję pranešimai

• 5 būdai, kaip dirbtinis intelektas supaprastina saulės kolektorių išdėstymo dizainą
• dirbtinis intelektas saulės energijos prognozių srityje: Neapibrėžtumo mažinimas
• dirbtinis intelektas saulės energetikoje: Paaiškinta realaus laiko produkcija
• Dirbtinis intelektas ir rankinis saulės energijos projektavimas: Darbo eigos palyginimas