Сонячні панелі навчили "танцювати з вітром", щоб оптимізувати вироблення енергії

Дослідники з Центру формування матеріалів при Університеті PSL у Франції об'єднали штучний інтелект (ШІ) і машинне навчання з обчислювальною гідродинамікою, щоб допомогти захистити сонячні панелі від екстремальних вітрів. Про це пише Interesting Engineering.

Технологія покликана допомогти звести до мінімуму простої поновлюваних джерел енергії в умовах екстремальних погодних явищ, що почастішали.

У боротьбі зі зміною клімату фотоелектричні або сонячні панелі є важливим інструментом. Здатні перетворювати рясне сонячне світло на електрику, ці панелі можуть допомогти виробляти великі обсяги чистої енергії та знизити нашу залежність від викопного палива.

США зараз активно розвиває альтернативні джерела енергії, але поки що суттєво відстають від Китаю. Влітку в районі Сіньцзян запустили найбільшу у світі сонячну станцію потужністю 3,5 ГВт і площею 133,33 квадратних кілометра. Вона здатна виробляти близько 6,09 млрд кВт*год електроенергії на рік.

Країни по всьому світу інвестують у сонячні електростанції, щоб досягти своїх цілей щодо нульового рівня викидів, що робить сонячну енергетику найшвидше зростаючим сектором в енергетичній галузі. Однак із потеплінням планети є більше несприятливих погодних явищ, і надійність цього відновлюваного джерела енергії є серйозним ризиком.

Вітри одночасно і хороші, і погані для сонячних електростанцій. Коли вони дмуть повільно, вони допомагають видаляти пил і бруд з поверхні сонячних панелей. Це дає змогу панелі отримувати сонячне світло по всій площі поверхні та максимізувати виробництво енергії.

Крім того, вітри також слугують охолоджувальними агентами для сонячних панелей. Під час роботи фотоелектричні панелі мають тенденцію накопичувати всередині себе тепло. Це знижує їхню ефективність виробництва енергії. Вітри допомагають зменшити накопичення тепла всередині комірки та забезпечують ефективну роботу панелей.

Для створення великогабаритних сонячних електростанцій фотоелектричні панелі встановлюються на великих ділянках землі. Але це також дає змогу вітрам дути безперешкодно, а коли швидкість вітру збільшується, тонкі панелі стають вкрай уразливими для пошкоджень.

У разі порушення роботи сонячних електростанцій через сильні вітри на відновлення після структурних пошкоджень можуть піти тижні, що також порушить подачу електроенергії.

Щоб мінімізувати шкоду сонячним панелям від сильних вітрів, дослідники працювали над такими параметрами, як дорожній просвіт, кути нахилу і відстань між рядами. Навіть відстежувальні кріплення, розроблені для максимізації виробництва електроенергії шляхом слідування за сонячним шляхом, були перепрофільовані для мінімізації шкоди у вітряну погоду.

Сонячна електростанція може змусити свої панелі зайняти безпечне положення, залишаючись паралельними землі, коли вітер стає сильним. Однак цього недостатньо, коли дмуть сильні вітри.

Щоб розв'язати цю проблему, дослідницька група під керівництвом Елі Хашема, професора Університету PSL і керівника дослідницької групи з обчислень і рідин, звернулася до машинного навчання та штучного інтелекту, щоб створити більш інтелектуальні панелі, які могли б самостійно ухвалювати рішення для мінімізації шкоди.

Дослідники використовували машинне навчання для моделювання вітрових умов та оптимізації кутів сонячних панелей проти сильного вітру. Використовуючи наявні дані, алгоритм розробляє креативні рішення для зниження стресу.

Однак замість того, щоб давати вказівки панелі про дії, які необхідно вжити, алгоритм машинного навчання дає їй змогу стати особою, яка приймає рішення, і виявив, що він перевершує поточні заходи безпеки.

Нещодавно Китайська компанія CHN Energy запустила другу за величиною сонячну ферму потужністю 3 ГВт. Очікується, що вона зможе забезпечити електрикою 2 мільйони будинків, виробляючи до 7 ТВт*год на рік.