5 zastosowań sztucznej inteligencji w branży fotowoltaicznej

Przewidywanie produkcji energii z PV

Jednym z ważnych zastosowań sztucznej inteligencji w branży fotowoltaicznej jest przewidywanie ilości energii, jaką wyprodukuje instalacja PV w określonym czasie. Dokładne prognozy mają ogromne znaczenie dla zarządzania energią, zarówno w systemach domowych, jak i na poziomie farm fotowoltaicznych czy mikrosieci.

Tradycyjne metody bazują głównie na prognozach pogody i danych historycznych. Jednak sztuczna inteligencja, w szczególności modele uczenia maszynowego, pozwala uwzględniać znacznie więcej zmiennych jednocześnie jak:

• natężenie promieniowania słonecznego,
• temperaturę powietrza i modułów,
• wilgotność,
• stopień zachmurzenia,
• porę roku i dnia,
• dane historyczne produkcji dla konkretnej instalacji.

Co ważne, modele te potrafią się „uczyć” i dostosowywać do zmieniających się warunków lokalnych, np. cieniowania przez nowe budynki czy sezonowego zabrudzenia modułów.

Dzięki tym prognozom możliwe jest m.in.:

• lepsze planowanie zużycia energii,
• optymalne zarządzanie magazynem energii,
• zwiększenie autokonsumpcji i ograniczenie eksportu energii do sieci przy niekorzystnych warunkach rozliczeniowych.

Dla większych instalacji, takich jak farmy PV, precyzyjne prognozowanie produkcji ma też znaczenie dla planowania obciążenia sieci i współpracy z operatorami systemów elektroenergetycznych.

Przewidywanie zużycia energii w gospodarstwach domowych i firmach

Równie istotne jest prognozowanie zużycia energii. W tym obszarze sztuczna inteligencja pomaga użytkownikom w lepszym zarządzaniu energią elektryczną.

Zużycie prądu nie jest stałe, zmienia się ono w zależności od:

• pory dnia i roku,
• warunków atmosferycznych,
• liczby osób przebywających w budynku,
• aktywności domowników lub charakteru działalności firmy,
• zmian organizacyjnych, np. godzin pracy, trybu zdalnego, sezonowości.

Tradycyjne liczniki energii rejestrują jedynie bieżące zużycie. Natomiast systemy wykorzystujące SI analizują dane z inteligentnych liczników, czujników IoT i wcześniejsze wzorce zużycia, by:

• przewidzieć przyszłe zapotrzebowanie na energię,
• wykryć anomalie, np. niespodziewany wzrost zużycia wskazujący na usterkę,
• proponować sposoby optymalizacji zużycia, np. przesunięcie pracy niektórych urządzeń na godziny tańszej taryfy lub większej produkcji PV.

W kontekście magazynowania energii AI może koordynować pobór prądu z sieci, instalacji PV i baterii na podstawie przewidywanego zużycia. Przykład: jeśli model przewiduje duże zużycie energii wieczorem, a prognoza produkcji z PV jest niska, system może zawczasu naładować magazyn energii w tańszych godzinach lub z nadwyżki porannej produkcji.

Inteligentne zarządzanie pracą magazynów energii

Magazyny energii to coraz popularniejsze uzupełnienie instalacji fotowoltaicznych o różnym charakterze. Sama obecność magazynu to jednak dopiero początek. Ważny jest sposób jego wykorzystania. I tu z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja.

Tradycyjny sposób działania magazynów prądu bazuje na prostych regułach: energia jest gromadzona w ciągu dnia, gdy słońce świeci, a zużywana, kiedy jest taka potrzeba, np. wieczorem. Taki system nie uwzględnia jednak wielu czynników, które wpływają na to, kiedy i w jakim stopniu najlepiej ładować lub rozładowywać baterię.

Systemy wykorzystujące AI potrafią analizować i łączyć ze sobą dane takie, jak:

• prognozy produkcji energii z instalacji PV (na podstawie warunków pogodowych),
• prognozy zużycia energii w budynku lub zakładzie,
• aktualne i przewidywane ceny energii,
• stan naładowania magazynu prądu i jego parametry techniczne,
• dane z rynku energii lub lokalnych mikrosieci (np. poziom popytu i podaży).

Dzięki temu SI może podejmować złożone decyzje w czasie rzeczywistym, np.:

• zdecydować, czy opłaca się dziś ładować magazyn energii, czy lepiej sprzedać nadwyżkę do sieci,
• odroczyć ładowanie, jeśli jutro zapowiada się słoneczna pogoda i niższe ceny,
• utrzymać przydomowy magazyn energii częściowo naładowany w oczekiwaniu na przewidywany wieczorny wzrost zużycia.

Takie podejście zwiększa autokonsumpcję energii z PV i optymalizuje finansowy zwrot z inwestycji w magazyn energii do fotowoltaiki. AI dba o to, by energia była używana lub sprzedawana w najkorzystniejszym możliwym momencie.

Jeszcze nie masz magazynu energii w domu? Chcesz w pełni, świadomie i efektywnie korzystać z energii słonecznej? Poznaj urządzenia do magazynowania energii od SolarEdge. To banki, z którymi zyskasz niezależność od sieci i zaczniesz korzystać z energii na własnych zasadach. Skontaktuj się z SolarEdge, aby dowiedzieć się więcej!

Wykrywanie awarii i anomalii w instalacjach PV

Efektywność instalacji fotowoltaicznej zależy nie tylko od warunków pogodowych, ale również od jej stanu technicznego. Uszkodzony panel, zabrudzona powierzchnia, awaria falownika czy luźne złącze mogą znacząco obniżyć wydajność systemu. Co więcej, takie problemy często pozostają niezauważone przez użytkownika, zwłaszcza gdy produkcja energii wciąż trwa, choć na obniżonym poziomie.

Z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja, która potrafi automatycznie wykrywać anomalie i awarie w systemach PV na podstawie analizy danych zbieranych w czasie rzeczywistym. Modele uczenia maszynowego analizują m.in.:

• zmiany w napięciu i natężeniu prądu,
• dane z inwerterów, optymalizatorów mocy i czujników,
• nagłe spadki wydajności poszczególnych modułów.

Systemy te uczą się „normalnego” zachowania instalacji w różnych warunkach i na tej podstawie rozpoznają, kiedy coś zaczyna odbiegać od normy.

Wczesne wykrywanie problemów pozwala m.in. na:

• szybką reakcję serwisową,
• zminimalizowanie strat w produkcji energii,
• wydłużenie żywotności całej instalacji.

W połączeniu z dronami i kamerami termowizyjnymi, systemy AI mogą również analizować obrazy termiczne lub wizyjne, wykrywając przegrzewające się ogniwa lub uszkodzenia mechaniczne.

Optymalizacja lokalizacji i projektowania farm fotowoltaicznych

Sztuczna inteligencja znajduje również zastosowanie w projektowaniu instalacji fotowoltaicznych i optymalizacji ich lokalizacji.

Tradycyjne planowanie farm PV bazuje na analizie ograniczonej liczby czynników: nasłonecznieniu, ukształtowaniu terenu, warunkach prawnych czy dostępności infrastruktury. Tymczasem systemy AI mogą w krótkim czasie przetworzyć i przeanalizować dziesiątki, a nawet setki zmiennych przestrzennych i ekonomicznych, w tym:

• dane meteorologiczne z wielu lat (jak promieniowanie, zachmurzenie, temperatura),
• topografię i orientację terenu (pochylenie, ekspozycję na słońce),
• lokalizację przeszkód terenowych (drzewa, budynki, linie energetyczne),
• warunki gruntowe (wilgotność, stabilność podłoża),
• odległość od punktów przyłączeniowych do sieci.

Na podstawie tych informacji AI może:

• wskazać najbardziej efektywne lokalizacje dla farmy PV,
• przeprowadzić analizę „co jeśli” (np. różne warianty ustawienia paneli, długości okablowania, typu magazynu energii),
• przewidzieć oczekiwany uzysk energii i czas zwrotu inwestycji (ROI),
• automatycznie generować warianty projektu z uwzględnieniem optymalnej konfiguracji modułów, inwerterów i połączeń sieciowych.

Efektem tego jest lepsze wykorzystanie potencjału lokalizacji, wyższa przewidywalność produkcji i mniejsze ryzyko inwestycyjne. AI więc nie tylko przyspiesza projektowanie, ale i umożliwia podejmowanie decyzji na podstawie danych, a nie wyłącznie na intuicji i doświadczeniu projektantów.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja nie jest już technologią przyszłości – w kontekście fotowoltaiki to realne, działające dziś narzędzie. Od przewidywania produkcji i zużycia energii przez inteligentne zarządzanie magazynami do fotowoltaiki aż po projektowanie instalacji – AI pozwala podejmować lepsze, szybsze i bardziej opłacalne decyzje.

Dzięki zdolności do przetwarzania ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym systemy bazujące na SI zwiększają efektywność energetyczną, pomagają obniżać koszty i czynią cały system energetyczny bardziej elastycznym i odpornym.

Materiał promocyjny