قام فريق دولي من العلماء بتطبيق الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة محطات الطاقة التي تحول الطاقة الشمسية إلى طاقة كهربائية. أجريت الدراسة على محطة طاقة حقيقية ، حيث تم إدخال طرق جديدة ، ونشرت النتائج في مجلة علمية عالية التصنيف (Q1).
أجرى الدراسة علماء من جامعة باهانج (ماليزيا) وجامعة رجب طيب أردوغان (تركيا) وجامعة جنوب الأورال الحكومية (روسيا). من جامعة جنوب الأورال الحكومية ، شاركت الدكتوره في العلوم التقنية ، أستاذة قسم محطات الطاقة والشبكات وأنظمة تزويد الطاقة إيرينا كيربيشنيكوفا وباحث أول ، الدكتور سودهاكار كوماراسامي في البحث.
يختلف توليد الكهرباء من محطات الطاقة المتجددة عن تلك الناتجة عن محطات الطاقة الحرارية والنووية التقليدية ، ويرجع ذلك أساسًا إلى الطبيعة المتقطعة لمدخلات الطاقة الأولية. من الصعب للغاية التنبؤ بتوليد الكهرباء في ظروف تغير المعايير البيئية ، مثل التشمس وسرعة الرياح ودرجة الحرارة.
««يؤثر عدم الاتساق في إمداد الطاقة على توليد وإنتاجية محطات الطاقة الكهربائية. من المعروف ، على سبيل المثال ، أن زيادة درجة الحرارة المحيطة بمقدار درجة واحدة فقط يقلل من توليد الطاقة بنسبة %0.5. على نطاق محطات الطاقة الشمسية الكبيرة ، هذه مشكلة خطيرة إلى حد ما. هناك العديد من الدراسات المكرسة لهذه القضية ، لكن معظمها توضح المشكلة ببساطة. لقد طورنا نموذجًا للتنبؤ بتوليد الكهرباء السنوي وحددنا عوامل الأداء في محطات الطاقة الحالية ، مع مراعاة العوامل المناخية باستخدام الذكاء الاصطناعي»,- تقول إيرينا كيربيشنيكوفا.
في تطوير نموذج التنبؤ ، تم استخدام ثلاث طرق للذكاء الاصطناعي تعتمد على البيانات: نظام استدلال البيانات الغامض العصبي التكيفي (ANFIS) ، ومنهجية سطح الاستجابة (RSM) ، والشبكة العصبية الاصطناعية (ANN). تتمتع الأساليب القائمة على الذكاء الاصطناعي بإمكانية أكبر للتنبؤ بالطقس وأداء منشآت الطاقة المتجددة وبالتالي تحسين كفاءتها.
««تم إجراء الدراسة المشتركة عن بُعد ، وتم الحصول على النتائج بناءً على معالجة ثلاث سنوات من البيانات من محطة تعمل بالطاقة الشمسية الكهروضوئية بسعة 2 ميجاوات في كوزلماننام ، ولاية كيرالا (الهند) ، حيث المناخ حار والأمطار الموسمية . أجريت الاختبارات الميدانية في ماليزيا بمشاركة طلاب الدراسات العليا بتوجيه من الدكتور سودهاكار كوماراسامي. أظهرت الدراسات المقارنة لثلاث طرق للتنبؤ أن نظام الاستدلال العصبي الضبابي التكيفي كان النموذج الأكثر دقة للتنبؤ بمعامل الأداء»,- تعلق إيرينا كيربيشنيكوفا.
النموذج المطور للتنبؤ بتوليد الطاقة له أهمية لا شك فيها للمتخصصين في مجال الطاقة الشمسية ، للباحثين ومطوري محطات الطاقة الشمسية. يعد التنبؤ الدقيق لتوليد الطاقة الشمسية باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي معلومات مهمة ومفيدة لمراكز إرسال الأحمال وتخطيط السعة من مصادر أخرى وشركات كهربائية أخرى أو تطبيقات توليد الطاقة.
يخطط العلماء لإجراء دراسات مماثلة للمناطق الباردة من الكوكب ، وعلى وجه الخصوص ، لظروف شمال روسيا. لا يزال تطوير خوارزمية التعلم الآلي المتقدمة للتنبؤ بالطاقة الشمسية يمثل مشكلة الساعة. في هذه الحالة ، ستكون قيمة الدراسة هي التنبؤ بانخفاض أداء محطات الطاقة على مدار حياتها. كانت الدراسة مدعومة مالياً من جامعة باهانج في ماليزيا.
كجزء من برنامج «الأولوية 2030» ، تقوم جامعة جنوب الأورال الحكومية بتنفيذ عدد من المشاريع للتنمية الناجحة للاقتصاد والعلوم. أحد المشاريع الرائدة هو «البيئة الايكولوجية لمشروع التكتل الإستراتيجي لما بعد الصناعة». ويهدف إلى تحسين حالة بيئة التكتلات ما بعد الصناعية في روسيا عن طريق تقليل كمية غازات الاحتباس الحراري وغيرها من الملوثات الخطرة على النظم البيئية.
جامعة جنوب الأورال الحكومية - هي جامعة للتحولات الرقمية ، حيث يتم إجراء البحوث المبتكرة في معظم المجالات ذات الأولوية لتطوير العلوم والتكنولوجيا. وفقًا لاستراتيجية التطور العلمي والتكنولوجي لروسيا الاتحادية ، تركز الجامعة على تطوير مشاريع علمية كبيرة متعددة التخصصات في مجال الصناعة الرقمية وعلوم المواد والبيئة. في عام 2021 ، فازت جامعة جنوب الأورال الحكومية بالمسابقة في إطار برنامج «الأولوية 2030». تؤدي الجامعة وظائف مكتب المشروع الإقليمي لمركز الأورال العلمي والتربوي الأقاليمي على المستوى العالمي، والذي تم تصميمه لحل مهام المشروع الوطني «العلوم والجامعات».