Глубокое погружение в то, как искусственный интеллект и компьютерное зрение помогают сектору возобновляемой энергетики, повышая эффективность, снижая затраты и продвигая устойчивые практики.
Как общество, мы уже довольно давно полагаемся на ископаемое топливо. В прошлом году глобальные выбросы углекислого газа, связанные с энергетикой, достигли нового максимума в 34,4 миллиарда метрических тонн. Несмотря на то, что Парижское соглашение от 2015 года направлено на удержание глобального потепления значительно ниже 2 градусов по Цельсию за счет сокращения выбросов углекислого газа, мы все еще испытываем трудности с достижением этих целей. Учитывая эти факты, энергетическая отрасль делает акцент на возобновляемых источниках энергии.
Возобновляемая энергия вырабатывается из природных источников, которые постоянно пополняются и устойчивы в течение длительного времени. В отличие от ископаемых видов топлива, таких как уголь, нефть и природный газ, которые могут формироваться миллионы лет и истощаются после использования, возобновляемые источники энергии могут постоянно пополняться. Например, солнечный свет, ветер и геотермальная энергия являются возобновляемыми источниками энергии.
.avif)
Однако перейти на возобновляемые источники энергии непросто. Есть такие проблемы, как выбор правильных мест, интеграция систем и поддержание эффективной работы. Энергетическая отрасль обращается к искусственному интеллекту (ИИ) и компьютерному зрению для решения этих проблем. Ожидается, что к 2030 году мировой рынок искусственного интеллекта для чистой энергии превысит 75,82 миллиарда долларов. В этой статье мы рассмотрим, как искусственный интеллект и компьютерное зрение меняют сектор возобновляемых источников энергии и поддерживают устойчивое развитие.
Технологии искусственного интеллекта, такие как компьютерное зрение, трансформируют сектор возобновляемых источников энергии, анализируя и извлекая ценную информацию из изображений и видео. Компьютерное зрение использует алгоритмы и модели глубокого обучения, чтобы помочь машинам интерпретировать и понимать визуальные данные. Эти достижения делают операции с возобновляемыми источниками энергии более эффективными, надежными и экономичными.
Вот некоторые ключевые преимущества использования компьютерного зрения в возобновляемых источниках энергии:
Однако есть и недостатки, которые следует учитывать:
Помня о преимуществах и недостатках, давайте рассмотрим несколько практических применений компьютерного зрения в секторе возобновляемых источников энергии.
Солнечная ферма представляет собой большой участок земли, на котором установлено несколько солнечных панелей для выработки электроэнергии из солнечного света. Солнечные фермы можно контролировать и управлять с помощью компьютерного зрения на протяжении всего 25-летнего жизненного цикла солнечной панели. Например, на этапе строительства дроны и спутники могут делать снимки участка с высоким разрешением. Эти изображения можно проанализировать с помощью компьютерного зрения, чтобы убедиться, что все установлено правильно. Раннее обнаружение ошибок, таких как смещение панелей или неправильная проводка, экономит время и деньги, предотвращая дорогостоящие ошибки.
.avif)
После того, как солнечная ферма будет введена в эксплуатацию, компьютерное зрение может сыграть жизненно важную роль в поддержании ее эффективности. Камеры высокой четкости могут отслеживать солнечные панели на предмет таких проблем, как трещины, накопление пыли, рост сорняков и угрозы безопасности. Подробные отчеты о конкретных проблемах и их местонахождении могут быть быстро составлены системой искусственного интеллекта. Это помогает обслуживающему персоналу быстро и точно решать проблемы. Время простоя сводится к минимуму, а солнечная ферма работает более плавно.
Системы компьютерного зрения также могут использовать изображения в режиме реального времени для проверки количества облачного покрова над солнечной фермой. ИИ объединяет эти облачные данные с другой информацией, такой как температура и влажность, чтобы предсказать, сколько энергии будет производить солнечная ферма. Это помогает в планировании и управлении энергоснабжением, чтобы сделать солнечную ферму более эффективной и надежной.
Еще одним отличным источником возобновляемой энергии является ветер. Ветряные турбины используют энергию ветра и преобразуют ее в электричество. Эти турбины подвержены износу, как и любая другая техника. Обнаружение поверхностных повреждений на лопастях ветряных турбин обеспечивает оптимальную производительность и предотвращает дорогостоящие простои. Традиционные методы проверки часто включают в себя отправку кого-то на вышку для ручной проверки, что может быть очень опасным, трудоемким и дорогостоящим. Искусственный интеллект упрощает весь процесс.
Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8 Может анализировать изображения и видео лопаток турбины, снятые с помощью дронов или наземных камер высокой четкости. Эти модели ИИ используют такие задачи , как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и классификация изображений , для выявления различных типов повреждений и неисправностей на лопастях, таких как эрозия передней кромки, трещины, повреждения от удара молнии, расслоение и окрашивание поверхности. Кроме того, системы искусственного интеллекта могут отслеживать местные популяции птиц и интегрироваться с другими системами для их отпугивания, предотвращая дальнейшее повреждение лопастей и защищая птиц.
Приливные волны также являются хорошим источником возобновляемой энергии, но это имеет некоторые моменты, о которых следует помнить. Приливные турбины наносят ущерб окружающей морской экосистеме. Они мешают передвижению морских существ, а также могут заманить их в ловушку своими лопастями. Подводный шум, производимый этими турбинами, также может мешать общению некоторых морских существ. Чтобы избежать этих препятствий, можно использовать различные технологии искусственного интеллекта.
Мы очень мало знаем об этих морских экосистемах. Таким образом, важно использовать передовые технологии для исследования и детального изучения этих сред, прежде чем мы будем извлекать из них энергию. При финансовой поддержке Министерства энергетики США такие компании, как Plainsight и MarineSitu, сотрудничают в создании систем мониторинга окружающей среды на основе искусственного интеллекта для приливных турбин и преобразователей энергии волн. В этих системах используются самые современные модели машинного зрения и подводные камеры.
Мы можем понять морские экосистемы с помощью ИИ. Это также помогает исследователям ответить на вопросы при поиске места для строительства турбин. Например, исследователь может захотеть узнать о популяции рыб и других водных организмов в этом районе или о том, есть ли в этом районе какие-либо виды, находящиеся под угрозой исчезновения. Даже после выбора площадки и строительства эти системы могут использоваться для мониторинга окружающей среды, а также турбин.
Еще одним источником возобновляемой энергии могут быть геотермальные электростанции. Они используют естественное тепло Земли для выработки электроэнергии. Традиционно эти заводы сталкиваются с такими проблемами, как неожиданные сбои оборудования, дорогостоящий ремонт и неэффективный выбор площадки. Системы искусственного интеллекта могут улучшить работу геотермальных электростанций, анализируя большие объемы данных, выявляя закономерности и прогнозируя проблемы до их возникновения. Упреждающий подход с помощью искусственного интеллекта обеспечивает бесперебойную работу завода и помогает избежать дорогостоящего ремонта.
Одно из самых интересных применений ИИ применительно к геотермальным электростанциям проявляется, когда мы пытаемся определить, где построить электростанцию. Выбор мест для геотермальных электростанций с помощью искусственного интеллекта включает в себя использование спутниковых снимков и географических данных для поиска идеального места. Искусственный интеллект может анализировать различные факторы, такие как геологические особенности, тепловой поток и температура поверхности, чтобы определить наиболее перспективные участки для добычи энергии. В идеале новая электростанция должна быть построена таким образом, чтобы использовать максимум геотермальной энергии. Кроме того, ИИ может помочь оценить воздействие на окружающую среду, доступ к инфраструктуре и потенциальные риски, делая процесс выбора площадки более комплексным и точным.
Важность ИИ в решении экологических проблем становится все более очевидной. Опрос, проведенный Boston Consulting Group (BCG), показал, что 87% мировых лидеров в области климата и искусственного интеллекта как из государственного, так и из частного секторов признают ценность расширенной аналитики и искусственного интеллекта в борьбе с изменением климата. Кроме того, 67% руководителей частного сектора считают, что правительства должны принимать более активные меры для поддержки интеграции ИИ в экологические инициативы.
Давайте взглянем на некоторые стартапы, использующие искусственный интеллект и компьютерное зрение для трансформации сектора возобновляемых источников энергии и обеспечения устойчивого развития:
Технологии искусственного интеллекта меняют представление о секторе возобновляемых источников энергии, прогнозируя потребности в техническом обслуживании, выявляя проблемы на ранней стадии, отслеживая условия окружающей среды и находя лучшие места для новых солнечных электростанций и ветряных турбин. Передовые приложения искусственного интеллекта делают возобновляемые источники энергии более эффективными, надежными и устойчивыми. По мере развития отрасли ИИ, вероятно, будет стимулировать более чистую энергию и способствовать оздоровлению планеты.
Хотите узнать больше об искусственном интеллекте? Присоединяйтесь к нашему сообществу! Изучите наш репозиторий GitHub , чтобы узнать больше о том, как мы используем ИИ для создания инновационных решений в различных отраслях, таких как здравоохранение и сельское хозяйство. Сотрудничайте, внедряйте инновации и учитесь вместе с нами! 🚀
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
