Jak sztuczna inteligencja wspiera fotowoltaikę?

Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w czwartej rewolucji przemysłowej. Z jej możliwości coraz chętniej korzysta również sektor energetyczny. Transformacja, której jesteśmy świadkami to nie tylko stopniowe zwiększanie udziału OZE w miksie energetycznym. To również szeroko pojęte usprawnianie i automatyzacja procesów, pozyskiwanie danych i działania predykcyjne. W tych obszarach AI rozwiązuje problemy, które jeszcze niedawno wydawały się poza zasięgiem.

Technologie oparte na AI potwierdzają swoją funkcjonalność i uniwersalność. Widać to przede wszystkim w fotowoltaice, gdzie wspierają praktycznie każdy obszar – od produkcji komponentów, po eksploatację gotowych systemów.

AI w produkcji modułów PV

Perowskity i sztuczna inteligencja – to brzmi jak definicja rewolucji w fotowoltaice. Właśnie nad takim rozwiązaniem pracują naukowcy z MIT i Uniwersytetu Stanforda.

Produkcja ogniw słonecznych na bazie perowskitu wymaga optymalizacji co najmniej kilkunastu zmiennych jednocześnie. W laboratoriach opracowywane są procesy produkcyjne wykorzystujące technikę powlekania wirowego. Nie jest to jednak skuteczna metoda na skalę przemysłową. Wspomniane badania miałyby to zmienić.

W procesie produkcyjnym opracowanym na uniwersytetach brałyby udział ruchome powierzchnie (np. w formie arkusza), na które maszynowo byłyby natryskiwane mieszanki perowskitowe. Materiał byłby cały czas w ruchu, przechodząc przez kolejne etapy produkcji. Naukowcy porównali tę metodę do malowania sprayem z ciągłym przepływem materiału.

Jaka jest w tym rola sztucznej inteligencji? To ona będzie dostosowywać proces do zmiennych parametrów. Można do nich zaliczyć m.in. skład materiałów wyjściowych, temperaturę, wilgotność, prędkość ścieżki przetwarzania, odległość dyszy używanej do natryskiwania materiału na podłoże oraz metody utwardzania materiału. 

Co więcej, zespół badaczy znalazł sposób na włączenie do uczenia maszynowego informacji zewnętrznych (np. doświadczeń empirycznych badaczy). Udało się dzięki współczynnikowi prawdopodobieństwa (statystyka Bayesowska).

Dzięki połączeniu techniki powlekania wirowego i sztucznej inteligencji, proces produkcyjny modułów perowskitowych może zostać znacznie przyspieszony, co wpłynie pozytywnie na komercyjne wdrożenie technologii perowskitowej.

Projektowanie i sprzedaż jeszcze prostsze

Sztuczna inteligencja pomaga również projektować i sprzedawać instalacje fotowoltaiczne. Doskonałym przykładem tego jest polski startup – EasySolar, który zaimplementował takie rozwiązania w swojej platformie.

– EasySolar pozwala przygotować użytkownikom atrakcyjne projekty (wizualizacje) paneli fotowoltaicznych na dachach i na gruntach, przygotować analizę ekonomiczną i wygenerować finalną ofertę dla klienta. Dodatkowo EasySolar posiada system CRM dedykowany dla branży fotowoltaicznej. AI wdrożony jest obecnie w narzędziu CRM do analizy procesów sprzedaży. Pozwala użytkownikowi określić jaka jest optymalna ścieżka sprzedaży w firmie oraz jak poszczególne czynniki wpływają na konwersję sprzedaży. Obecnie pracujemy jednak nad dużo szerszym wykorzystanie AI w EasySolar. Naszym celem jest przejście od aplikacji pozwalającej projektować i obliczać systemy fotowoltaicznych do aplikacji aktywnie wspierającej użytkownika w tym procesie – mówi Marcin Dolata, CEO EasySolar. 

EasySolar skraca cały proces – od projektu do sprzedaży. Dzięki temu użytkownik może się sprawnie poruszać na rynku i dostosowywać do potrzeb klientów.

– EasySolar to aplikacja dla firm sprzedających instalacje fotowoltaiczne, pozwala przygotować wizualizację instalacji i atrakcyjną ofertę dla klienta w kilka minut. Dzięki temu można zaoszczędzić nawet do kilku godzin w trakcie procesu sprzedaży, a atrakcyjna oferta zwiększa szanse sprzedażowe. Dodatkowo aplikacja pozwala lepiej planować proces sprzedaży co zwiększa konwersję sprzedaży w firmie. Podsumowując, EasySolar oszczędza czas oraz zwiększa sprzedaż instalacji fotowoltaicznych – dodaje Marcin Dolata.

Startup planuje na trzeci kwartał tego roku kolejne wdrożenia z zakresu wsparcia AI w projektowaniu systemów PV. 

Jak zmaksymalizować uzyski energetyczne dzięki AI?

W kontekście farm fotowoltaicznych bardzo ważna jest maksymalizacja uzysków energetycznych.

Sztuczna inteligencja może pomóc w optymalizacji tych wyników. Tu należy wspomnieć między innymi o projekcie dotowanym przez niemieckie Ministerstwo Gospodarki i Ochrony Klimatu.

W ramach projektu Solar Farm 2.0 badana będzie możliwość zarządzania wydajnością na poziomie łańcuchów, a nawet pojedynczych modułów fotowoltaicznych. Partnerami przedsięwzięcia jest Uniwersytet w Karlsruhe, BRC-Solar i PREMA.

Do przeprowadzenia badań posłużą dwie 30-kilowatowe instalacje PV. Jedna z nich będzie wyposażona w innowacyjny system HiLEM (High Efficiency Low Effort MPP Tracker). Druga będzie pracować w standardowym połączeniu (jako punkt odniesienia).

Na podstawie danych zebranych podczas próby terenowej zostanie opracowana sztuczną inteligencję, która będzie w stanie tworzyć prognozy wydajności dla systemów fotowoltaicznych.

Diagnostyka i usuwanie awarii

Sztuczna inteligencja doskonale współgra z dronami. Takie połączenie jest szczególnie przydatne w diagnozowaniu usterek i awarii systemów fotowoltaicznych.

Na rynku są dostępne rozwiązania, które pozwalają zautomatyzować inspekcję farm fotowoltaicznych. Inspekcje termowizyjne za pomocą dronów dostarczają bazę danych do dedykowanych systemów. Dalszą pracę wykonuje sztuczna inteligencja. 

Sieci neuronowe i deep learning są w stanie niemal w czasie rzeczywistym analizować zdjęcia termiczne wykonane przez drony i informować o wszelkich nieprawidłowościach w funkcjonowaniu danej instalacji.

Takie rozwiązanie skraca czas reakcji i wykonania serwisu. Może też być wykorzystywane do diagnostyki predykcyjnej, która pozwala zapobiegać usterkom zanim przerodzą się w poważniejszy problem.

Generuje to duże oszczędności, szczególnie w szczycie produkcji energii elektrycznej. Każdy przestój w pracy farmy fotowoltaicznej to wymierne straty dla inwestora.

Bezpieczny i wydajny system

Najczęstszą przyczyną pożarów instalacji fotowoltaicznych jest łuk elektryczny. Jest to jarzenia się zjonizowanego powietrza. Jest to efekt  przeskoku napięcia między dwoma przewodami elektrycznymi znajdującymi się blisko siebie lub między przewodem a masą uziemienia. 

Ryzyko wystąpienia łuku elektrycznego wykrywa się za pomocą pomiarów natężenia prądu lub częstotliwości napięcia. Analiza często obejmuje również takie dane, jak punkt częstotliwości, energia i zmienność. Niestety są sytuacje, kiedy te metody zawodzą (m.in. w przypadku wykrywania łuków elektrycznych równoległych i doziemnych).

Na pomoc przychodzi sztuczna inteligencja, w którą coraz częściej wyposaża się inwertery fotowoltaiczne. Dzięki temu falowniki uczą się i rozpoznają nowe łuki elektryczne w swojej bazie danych.

W taki sposób urządzenie może odróżniać szumy od łuków elektrycznych i zredukować do zera fałszywe alarmy o zagrożeniu. Skuteczność takich technologii, dzięki AI sięga nawet 100%.

Nieodłączny element rozwoju OZE

Sztuczna inteligencja będzie pełnić coraz ważniejszą funkcję w rozwoju fotowoltaiki i pozostałych odnawialnych źródeł energii. Jak widać, już w tej chwili jest obecna na każdym etapie realizacji inwestycji.

AI może też być narzędziem, które wesprze proces uelastyczniania sieci w krajach z wysoko rozwiniętą energetyką odnawialną i elektromobilnością. Zautomatyzowane i efektywne zarządzanie energią jest w tym przypadku koniecznością.