У позиційному документі «Making Renewables Smarter: переваги, ризики та майбутнє штучного інтелекту в сонячної і вітрової середовищі» досліджується, де штучний інтелект, такий як машинне навчання, буде мати вплив на підвищення ефективності в галузі поновлюваних джерел енергії. Області включають в себе прийняття рішень і планування, моніторинг стану, робототехніку, інспекції, сертифікацію та оптимізацію ланцюжка поставок, а також спосіб технічної роботи.

Індустрія поновлюваних джерел енергії — це середовище, багата даними. Вітрові і сонячні електростанції отримали вигоду від того, що ці технології були комерційно розроблені порівняно недавно, і з самого початку були встановлені сенсорні технології. В результаті більшість досягнень, підтримуваних штучним інтелектом, були в прогнозуванні, контролі та прогнозуванні ресурсів. У статті DNV GL описується, як ці успіхи AI будуть розвиватися далі.

«Ми очікуємо встановлення більшої кількості датчиків, збільшення простих у використанні засобів машинного навчання і безперервного розширення можливостей моніторингу, обробки і аналітики даних для створення нових робочих показників ефективності — і нових і руйнівних бізнес-моделей», — прокоментувала Люсі Крейг, Директор з технологій і інновацій в DNV GL — Energy.

Прихильники сонячної і вітроенергетики будуть бачити переваги штучного інтелекту в декількох областях, в тому числі:

Робототехніка зростає в поширеність куріння серед дистанційного контролю, з новими перевагами в обслуговуванні і усуненні неполадок.

Скануючі роботи, які можуть наблизитися до поверхні структури, дозволяючи використовувати новий набір технологій, таких як мікрохвильові та ультразвукові передавачі та приймачі, які можуть використовуватися для проникнення в структури, щоб виявити недоліки в матеріалах.

Оптимізація ланцюжка поставок автономними керуючими роботами, які можуть в майбутньому будувати цілі берегові вітрові або сонячні ферми: частини вітряної турбіни або сонячної батареї транспортуються з заводу самозарядними вантажними автомобілями, вивантажують іншим набором роботів, прикріплених до які все ж інші роботи викопали і заповнили, і зібрані разом остаточним набором роботів і дронів.

Автономні безпілотні літальні апарати з аналізом, підтримуваним штучним інтелектом в режимі реального часу, стануть основним інструментом для проведення ефективних і ефективних перевірок вітрових турбін і сонячних панелей.

Додатки AI прискорюють належну обачність, скорочуючи витрати часу на планування і аналіз, які сьогодні вимагають великої кількості людських годин.

Крім того, штучний інтелект буде прагнути автоматизувати процес прийняття рішень, управляти витратами на розробку, виробництво і поставку енергії в сонячної і вітрової промисловості.

Досягнення цих переваг пов’язане з ризиками і проблемами. «Ризики посилюються, якщо ви намагаєтеся зробити це в поодинці, замість того, щоб використовувати великий обсяг знань і даних про домени в сонячних і вітрових зонах», — сказав автор паперу Ларс Ландберг.

Для більшості гравців у галузі відновлюваних джерел енергії створення систем штучного інтелекту, які є стабільними, прогресивними і надійними, вимагає набору знань і даних з різних проектів.

Для правильного прийняття норм прийняття рішень ключовими є глибоке знання області галузевого досвіду. На щастя, на ринку є велика кількість історичних даних.

«Розробники сонячної енергії і вітру, оператори та інвестори повинні враховувати, як їх галузі можуть використовувати її, які наслідки для галузей в більш широкому сенсі і які рішення повинні вирішувати ці галузі, — уклав співавтор Елізабет Трайгер.

Великий вибір обладнання для сонячних електростанцій, на сайті prel.prom.ua