Une étude approfondie révèle l’influence de l’intégration de l’IA dans le photovoltaïque
par Simon Mansfield
Sydney, Australie (SPX) 13 juin 2024
L’intelligence artificielle devrait améliorer les systèmes photovoltaïques en améliorant l’efficacité, la fiabilité et la prévisibilité de la manufacturing d’énergie solaire.
Dans leur article publié le 8 mai dans CAAI Synthetic Intelligence Analysis, une équipe de recherche d’universités chinoises et malaisiennes a examiné l’influence de la technologie de l’intelligence artificielle (IA) sur les systèmes de manufacturing d’énergie photovoltaïque (PV) et leurs purposes à l’échelle mondiale.
« Le message général est une imaginative and prescient optimiste de la façon dont l’IA peut conduire à des options énergétiques plus durables et plus efficaces », a déclaré Xiaoyun Tian de l’Université de technologie de Pékin. « En améliorant l’efficacité et le déploiement des sources d’énergie renouvelables grâce à l’IA, il existe un potentiel necessary de réduction des émissions mondiales de carbone et de rendre l’énergie propre plus accessible et plus fiable pour une inhabitants plus giant. »
L’équipe, qui comprenait des chercheurs de l’Université de technologie de Pékin, de l’Académie chinoise des sciences, de l’Université du Hebei et de l’Universiti Tunku Abdul Rahman, a concentré son examen sur les purposes clés de l’IA dans le suivi du level de puissance maximale, la prévision de la puissance et la détection des défauts dans les systèmes photovoltaïques. .
Le level de puissance maximale (MPP) fait référence au level de fonctionnement spécifique où une cellule photovoltaïque ou un générateur photovoltaïque entier produit sa puissance maximale dans les situations d’éclairage dominantes. Le suivi et l’exploitation du level de puissance maximale en ajustant le level de fonctionnement du générateur photovoltaïque pour maximiser la puissance de sortie constituent un problème critique dans les systèmes solaires photovoltaïques. Les méthodes traditionnelles présentent des défauts, entraînant une efficacité réduite, une usure du matériel et des performances sous-optimales lors de changements climatiques soudains.
Les chercheurs ont examiné des publications montrant remark les strategies d’IA peuvent atteindre des performances élevées dans la résolution du problème de suivi MPP. Ils ont compilé des méthodes présentant à la fois des méthodes d’IA simples et hybrides pour résoudre le problème de suivi, en explorant les avantages et les inconvénients de chaque approche.
L’équipe a examiné des publications présentant des algorithmes d’IA appliqués aux applied sciences de prévision de la puissance photovoltaïque et de détection des défauts. La prévision de la puissance, qui prédit la manufacturing d’énergie photovoltaïque sur une certaine période, est essentielle à l’intégration du réseau photovoltaïque, automobile la half de l’énergie solaire dans le combine augmente chaque année. La détection des défauts dans les systèmes photovoltaïques peut identifier différents sorts de défaillances, telles que les changements environnementaux, les dommages aux panneaux et les défaillances de câblage. Pour les systèmes photovoltaïques à grande échelle, l’inspection manuelle traditionnelle est presque unimaginable. Les algorithmes d’IA peuvent identifier de manière proactive les écarts par rapport aux situations de fonctionnement normales qui peuvent indiquer des défauts ou des anomalies.
L’équipe de recherche a comparé les strategies basées sur l’IA, explorant et présentant les avantages et les inconvénients de chaque approche.
Même si l’intégration de la technologie de l’IA optimise l’efficacité opérationnelle des systèmes photovoltaïques, de nouveaux défis continuent de surgir. Ces défis sont motivés par des questions telles que les normes révisées pour atteindre la neutralité carbone, la coopération interdisciplinaire et les réseaux intelligents émergents.
Les chercheurs ont souligné certains défis émergents et la nécessité de options avancées en matière d’IA, telles que l’apprentissage par transfert, l’apprentissage en quelques étapes et l’informatique de pointe.
Selon les auteurs de l’article, les prochaines étapes devraient se concentrer sur des recherches plus poussées visant à faire progresser les strategies d’IA ciblant les défis uniques des systèmes photovoltaïques ; mise en œuvre pratique de options d’IA dans les infrastructures photovoltaïques existantes à plus grande échelle ; intensifier l’intégration réussie de l’IA ; développer des cadres politiques favorables qui encouragent l’utilisation de l’IA dans les énergies renouvelables ; accroître la sensibilisation aux avantages de l’IA pour améliorer l’efficacité des systèmes photovoltaïques ; et, à terme, aligner ces avancées technologiques sur les objectifs mondiaux de durabilité.
« Les strategies basées sur l’IA sont essentielles pour le développement futur et l’adoption généralisée des applied sciences d’énergie solaire à l’échelle mondiale », a déclaré Tian.
La recherche a été soutenue par le programme nationwide de recherche et développement de Chine et par le programme de subventions de recherche fondamentale de Malaisie. Les subventions font partie du programme intergouvernemental de coopération scientifique, technologique et d’innovation Chine-Malaisie 2023.
Parmi les autres contributeurs figurent Jiaming Hu, Kang Wang et Dachuan Xu de l’Université de technologie de Pékin ; Boon-Han Lim de l’Université Tunku Abdul Rahman ; Feng Zhang de l’Université du Hebei ; et Yong Zhang de l’Institut de technologie avancée de Shenzhen, Académie chinoise des sciences.
Rapport de recherche:Un examen complet des purposes de l’intelligence artificielle dans les systèmes photovoltaïques
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Université de technologie de Pékin
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