Stromerzeugung Mithilfe Von KI? Maschinelles Lernen Erschließt Wert in Der Windenergie

Von Super Neuro

Szenenbeschreibung:Einführung in die Anwendung von maschinellem Lernen in Szenarien zur Windenergieerzeugung: Vorhersage der Windenergieerzeugung und rechtzeitige Anpassung der Stromversorgungsskala; Überwachung von Windgeschwindigkeit und -richtung und rechtzeitige Anpassung der Rotorblattrichtung und des Rotorblattabstands sowie andere Anwendungen, die die Effizienz erheblich verbessern.

Schlüsselwörter:Neuronale Netze, erneuerbare Energien, Wettervorhersage

Windenergienutzung mit KI-gestützter Stromerzeugung

Im letzten Jahrzehnt hat sich die Windkraft allmählich zu einer hoch angesehenen sauberen Energiequelle entwickelt. Der Global Wind Energy Council (GWEC) erklärte vor kurzem, dass auch die weltweite Nutzung der Windenergie stetig zunimmt. Seit 2014 seien jedes Jahr mehr als 50 GW neue Windkraftkapazität hinzugekommen.

Die 50 GW Windenergie, die weltweit jährlich erzeugt werden, reichen aus, um den Strombedarf von fünf Städten von der Größe Hongkongs in Echtzeit zu decken. Aufgrund der Instabilität der Windenergieerzeugung ist ihr Nutzungspotenzial jedoch noch nicht voll ausgeschöpft.

Was passiert also, wenn KI in diese neue erneuerbare Energiequelle eingebracht wird?

DeepMind  UndGoogleSeit letztem Jahr versuchen wir, Algorithmen des maschinellen Lernens auf die Analyse der Windenergieerzeugung anzuwenden.Durch die Vorhersage der Windkraft im Voraus werden Empfehlungen zur Stromversorgung gegeben, um das Missverhältnis zwischen Strombedarf und Stromversorgung zu beheben, das zu Stromverschwendung und -ausfällen führt.

Das DeepMind-System trainiert ein neuronales Netzwerk mithilfe lokaler Wettervorhersagen und historischer Daten von Turbinen und ist so konfiguriert, dass es die Windleistung 36 Stunden vor der Erzeugung vorhersagt. So erhält der Windparkbetreiber fundiertere Einschätzungen darüber, wie er den tatsächlichen Strombedarf decken kann.

Der Algorithmus wird noch verfeinert, aber Google weist darauf hin, dass maschinelles Lernen „Der Wert unserer Windenergie hat sich dadurch um etwa 20 Prozent erhöht.“Sie haben diese Optimierung auf einen Windpark in den zentralen Vereinigten Staaten angewendet.

Wir können die Windvariabilität nicht eliminieren, aber wir können sie so genau wie möglich vorhersagen. Der Einsatz von KI-Technologie kann auch dazu beitragen, den Betrieb von Windparks effektiv zu beraten, da maschinelles Lernen den Betreibern von Windparks dabei helfen kann, intelligentere, schnellere und datenbasiertere Bewertungen zwischen Stromerzeugung und -bedarf vorzunehmen.

Generatoren, die „dem Trend folgen“ können

Auch das 2007 gegründete Unternehmen Envision nutzt KI-Technologie, um die Nutzung von Windenergie voranzutreiben.

Als Envision mit der Entwicklung und Herstellung intelligenter Windturbinen begann, galt die Verwaltung und Erzeugung von Windenergie als komplex und schwierig. Denn dieser Prozess ist immer auch vom Glück abhängig.

Die Lösung von Envision besteht in der Hinwendung zur Digitalisierung. Sie versuchten, mithilfe von KI-Ideen Lösungen aus den Daten zu finden. An jedem Generator sind mehr als 500 Sensoren installiert. Es werden Daten zum Betrieb, zur Stromerzeugung, zur Wartung etc. erhoben.

Mit der Anhäufung der gesammelten Daten tauchen neue Muster und Erkenntnisse auf.Durch die Überwachung von Faktoren wie Windgeschwindigkeit und -richtung und entsprechende Echtzeitanpassungen des Abstands der Windturbinenblätter können Windparks ihre Produktion um etwa 15 % steigern.

Envision befasste sich außerdem eingehend mit der Modellierung der Windgeschwindigkeit und der allgemeinen Situationsintelligenz. Darüber hinaus verwalten, erfassen und antizipieren sie die Bedürfnisse der Benutzer und erstellen „digitale Modelle“ von Windturbinen für Simulationstests.

Mit zunehmender Erfahrung entwickelte Envision eine umfassende digitale Strategie und Lösungen. Jetzt kombinieren sie das Internet der Dinge (IoT), Big Data, künstliche Intelligenz und die Azure-Cloud, um das in Unternehmensdaten enthaltene Potenzial voll auszuschöpfen.

Mit der Unterstützung dieser Technologien werden Unternehmen wie Envision zu treibenden Kräften der KI in der Energiebranche.

Hardcore-Gamer, angetrieben von Liebe (KI)

Die Windkraftbranche hat in den letzten Jahren stark von Technologien wie künstlicher Intelligenz profitiert. Dank der Einführung der KI-Technologie konnten die Menschen bessere Vorhersagen zur Energieerzeugung und -nutzung treffen und zudem eine höhere Kapitalrendite erzielen.

Was also bewirkt maschinelles Lernen?

Erstens löst der Einsatz des maschinellen Lernens ein heikles Problem: Stromerzeugung und Strombedarf müssen aufeinander abgestimmt werden.

Andernfalls kann es zu Problemen wie Stromausfällen und Systemfehlern kommen. KI versucht, diesen Wert anhand von Daten vorherzusagen, wie beispielsweise die eingangs erwähnten experimentellen Szenarien von DeepMind und Google.

Andererseits ist der Einsatz von Technologien des maschinellen Lernens zur Überwachung und Wartung von Geräten auch zu einem wichtigen Mittel geworden, um die Zuverlässigkeit und Robustheit des Stromnetzes zu gewährleisten.

Neben der Echtzeitüberwachung kann die Technologie des maschinellen Lernens auch zur vorausschauenden Wartung eingesetzt werden.Beispielsweise zielt die Vorhersage der verbleibenden Lebensdauer eines Generators hauptsächlich darauf ab, den normalen Betrieb sicherzustellen, Stromausfälle oder Ausfallzeiten zu vermeiden und Wartungsaktivitäten und -perioden zu optimieren und dadurch die Wartungskosten zu senken.

Für Benutzer ist die Bereitstellung genauer Daten von entscheidender Bedeutung, egal ob es sich um Wettervorhersagen oder die Leistung von Windkraftanlagen handelt. Die Kenntnis der genauen Menge an täglich erzeugtem Strom kann den Anbietern dabei helfen, hinsichtlich Liefer- und Umwandlungsraten optimale Ergebnisse zu erzielen.

In einem Blogbeitrag von Google hieß es: „Wir können maschinelles Lernen nutzen, um Windenergie vorhersehbarer und wertvoller zu machen.“ Weiter hieß es: „Wir sind gespannt auf diesen Ansatz und möchten gemeinsam mit Experten neue Ideen entwickeln, um das Beste aus dieser sauberen Energie herauszuholen.“

Wir erinnern die Menschen oft daran, dass Ressourcen knapp und nicht erneuerbar sind.

Doch mit der Einführung künstlicher Intelligenz wurden weitere Möglichkeiten zur Verbesserung der Effizienz der Ressourcennutzung entdeckt. Dies ist ein großer Segen für den schnell wachsenden Energiebedarf der menschlichen Gesellschaft. Freuen wir uns auf den weiteren Einsatz künstlicher Intelligenz. „Love AI“ erzeugt Strom.