Utiliser L’ia Pour Produire De L’électricité ? L'apprentissage Automatique Libère De La Valeur Dans L'énergie Éolienne

Par Super Neuro

Description de la scène :Présentation de l'application de l'apprentissage automatique dans les scénarios de production d'énergie éolienne : prévision de la production d'énergie éolienne et ajustement de l'échelle d'approvisionnement en énergie en temps opportun ; surveillance de la vitesse et de la direction du vent, réglage de la direction et de l'espacement des pales en temps opportun, ainsi que d'autres applications qui améliorent considérablement l'efficacité.

Mots-clés:Réseaux neuronaux, énergies renouvelables, prévisions météorologiques

Utilisation de l'énergie éolienne avec production d'électricité assistée par l'IA

Au cours de la dernière décennie, l’énergie éolienne est progressivement devenue une source d’énergie propre très appréciée. Le Conseil mondial de l'énergie éolienne (GWEC) a récemment déclaré que l'utilisation mondiale de l'énergie éolienne connaît également une croissance constante, avec plus de 50 GW de nouvelle capacité éolienne ajoutée chaque année depuis 2014.

Les 50 GW d’énergie éolienne produits chaque année dans le monde suffisent à répondre aux besoins en électricité en temps réel de cinq villes de la taille de Hong Kong. Cependant, en raison de l’instabilité de la production d’énergie éolienne, son potentiel d’utilisation n’a pas encore été pleinement développé.

Alors que se passe-t-il lorsque l’IA est injectée dans cette nouvelle source d’énergie renouvelable ?

DeepMind  etGoogleDepuis l’année dernière, nous essayons d’appliquer des algorithmes d’apprentissage automatique à l’analyse de la production d’énergie éolienne.Les recommandations en matière d'alimentation électrique sont données en prévoyant à l'avance l'énergie éolienne afin de résoudre le décalage entre la demande et l'offre d'énergie, ce qui entraîne un gaspillage d'énergie et des pannes.

En utilisant les prévisions météorologiques locales et les données historiques des turbines pour former un réseau neuronal, le système DeepMind est configuré pour prédire la production éolienne 36 heures avant la production, fournissant aux exploitants de parcs éoliens des évaluations davantage basées sur les données sur la manière de répondre à la demande réelle d'électricité.

L'algorithme est encore en cours de perfectionnement, mais Google souligne que l'apprentissage automatique a « Cela a augmenté la valeur de notre énergie éolienne d’environ 20 pour cent. »Ils ont appliqué cette optimisation à un parc éolien dans le centre des États-Unis.

Nous ne pouvons pas éliminer la variabilité du vent, mais nous pouvons la prévoir avec la plus grande précision possible. L'IA peut également contribuer à fournir des conseils efficaces aux exploitants de parcs éoliens, car l'apprentissage automatique peut aider les exploitants à réaliser des évaluations plus intelligentes, plus rapides et mieux basées sur les données entre la production et la demande d'électricité.

Des générateurs capables de « suivre la tendance »

Envision, une entreprise fondée en 2007, utilise également la technologie de l’IA pour promouvoir l’utilisation de l’énergie éolienne.

Lorsque Envision a commencé à concevoir et à fabriquer des éoliennes intelligentes, la gestion et la production d’énergie éolienne étaient considérées comme complexes et difficiles. Parce que ce processus dépend toujours de la chance.

La solution d’Envision est de se tourner vers la numérisation. Ils ont essayé d’utiliser les idées de l’IA pour trouver des solutions à partir des données. Sur chaque générateur, plus de 500 capteurs sont installés. Des données sur l’exploitation, la production d’énergie, la maintenance, etc. sont collectées.

À mesure que les données collectées s’accumulent, de nouveaux modèles et de nouvelles perspectives commencent à émerger.En surveillant des facteurs tels que la vitesse et la direction du vent et en effectuant des ajustements appropriés en temps réel de l’espacement des pales des éoliennes, les parcs éoliens peuvent augmenter leur production d’environ 15 %.

Envision s'est également penché sur la modélisation de la vitesse du vent et de l'intelligence situationnelle globale. Ils gèrent, enregistrent et anticipent également les besoins des utilisateurs et créent des « modèles numériques » d’éoliennes pour les tests de simulation.

Au fur et à mesure que son expérience grandissait, Envision a développé une stratégie et des solutions numériques complètes. Ils combinent désormais l’Internet des objets (IoT), le Big Data, l’intelligence artificielle et le cloud Azure pour exploiter pleinement le potentiel contenu dans les données d’entreprise.

Grâce au soutien de ces technologies, des entreprises comme Envision deviennent des moteurs de l’IA dans le secteur de l’énergie.

Les joueurs hardcore propulsés par l'amour (IA)

L’industrie de l’énergie éolienne a grandement bénéficié de technologies telles que l’intelligence artificielle au cours des dernières années. Grâce à l’introduction de la technologie de l’IA, les gens ont pu faire de meilleures prévisions sur la production et l’utilisation de l’énergie, et ont également obtenu un meilleur retour sur investissement.

Alors, que fait l’apprentissage automatique ?

Tout d’abord, l’intervention de l’apprentissage automatique résout un problème épineux : la production d’énergie et la demande d’énergie doivent être adaptées.

Dans le cas contraire, des problèmes tels que des pannes de courant et des défaillances du système peuvent survenir. L’IA tente de prédire cette valeur à travers des données, comme les scénarios expérimentaux de DeepMind et de Google mentionnés au début.

D’autre part, l’utilisation de la technologie d’apprentissage automatique pour surveiller et entretenir les équipements est également devenue un moyen important de garantir la fiabilité et la robustesse du réseau électrique.

Outre la surveillance en temps réel, la technologie d’apprentissage automatique peut également être utilisée pour réaliser une maintenance prédictive.Par exemple, prédire la durée de vie restante d’un générateur vise principalement à assurer un fonctionnement normal, à éviter les pannes de courant ou les temps d’arrêt et à optimiser les activités de maintenance et leur périodicité, réduisant ainsi les coûts de maintenance.

Pour les utilisateurs, fournir des données précises est essentiel, qu’il s’agisse de prévisions météorologiques ou de performances des éoliennes. Connaître la quantité exacte d’électricité produite chaque jour peut aider les fournisseurs à obtenir les meilleurs résultats en termes d’approvisionnement et de taux de conversion.

Le blog de Google indique : « Nous pouvons utiliser l’apprentissage automatique pour rendre l’énergie éolienne plus prévisible et plus précieuse. » Il a également déclaré : « Nous sommes impatients d’explorer cette tentative et souhaitons travailler avec des experts pour développer de nouvelles idées afin de tirer le meilleur parti de cette énergie propre. »

Nous rappelons souvent aux gens que les ressources sont rares et non renouvelables.

Mais lorsque l’intelligence artificielle a été introduite, de nouvelles façons d’améliorer l’efficacité de l’utilisation des ressources ont été découvertes. C’est une grande bénédiction pour la demande énergétique croissante de la société humaine. Attendons avec impatience la poursuite de l’utilisation de l’intelligence artificielle. « Love AI » génère de l’électricité.