人工智能(AI)近年来已得到大量的关注,并有充分的理由;这一技术有可能彻底改变几乎每一个行业。可再生能源行业也不例外。2021年,世界经济论坛发表了一篇论文,讨论如何利用人工智能加速过渡到可再生能源、覆盖等方面治理、设计和风险管理。188app下载地址
不到两年后,AI用例已经采用有效风能生产的许多方面——可喜的成果。
风能是一种最有效的和可持续的可再生能源形式,目前世界上增长最快的电力来源。188app下载地址然而,这种快速扩张使风电行业面临重大挑战在效率方面,缩放和成本。
人工智能可以帮助风能部门应对这些挑战,在若干领域提供立即改进。随着这个行业的成熟和进步,探索AI-driven技术的新应用程序可能会提供额外的风电创新途径。
在本文中,我们将探讨一些最激动人心的方式AI-driven工具使用在风能行业,为什么这种技术可能会变得更加不可或缺的行业在未来几年,以及人工智能技术如何能保持项目的时间和预算。
天气预报和风力分析
人工智能使常数、一致和近乎即时的分析大量的环境数据,授权准确预测和实时调整当前的天气和风力条件。这将导致改进计划和运营效率,消除不必要的关闭由于天气或环境危害,并减少设备故障和损伤引起的大气条件。
维护优化
一些风能供应商已经使用人工智能预测维护需求和优化涡轮性能。通过监测风条件和交叉引用环境数据与记录过去的维修、人工智能可以识别模式,未来可能表明需要维护或修复。这些信息可以用于创建一个优化的时间表,确定什么时候(频率)维护应该执行。
汽轮机监视和检查
检查风力涡轮机是一个关键的任bet188体育官网app下注务,以确保他们的安全高效运行。AI-driven工具可以用来监控实时涡轮的性能,以及轮机自动化检查。结合强大的计算机视觉或尖端的机器人时,这些工具往往揭示缺陷很容易忽视了人类的检查员,识别潜在的问题,同时提供强大的洞察力,提高运营效率。
AI-driven工具不仅提高汽轮机的安全操作,但是他们的使用也减少暴露于风险失败造成的设备,避免昂贵的停机时间,同时确保涡轮工作在最高效率。
风系统生产优化
因为从风能发电是间歇性的,风系统集成到现有的电网中增加灵活性提出了挑战,当前电力系统的安全和稳定。,风力发电的大规模扩张取决于风力发电机和电力系统的优化控制和操作——反过来,取决于至关重要的是准确的分析和预测天气,风速,对风力发电及其后续影响。bet188体育官网app下注
使用可再生能源的不断发展和扩大(从字面上来说,占全球电力供应),对太阳能和风能发电更准确预测电力需求预测变得越来越重要,提高生产正常运行时间,提高能源系统和存储能力。
风力发电预测和调度使用
AI肯定有作用有效的能源调度和调度使用。需求预测是一个复杂的努力;当执行不佳,就会引发停电,灯火调度,和/或导致可再生缩减。
人工智能是擅长发现复杂的使用模式和萎靡不振的潜在问题。通过分析历史消费和使用数据,现在的机器学习工具也可以预测消费者需求在个体和总体水平。
根据最近的研究,人工智能准确预测风力发电,能源生产,和权力和使用需求,使智能电网能够更安全地存储和传输能量,高效和可持续。改进预测模型精度由人工智能和机器学习工具使运营商能够有条不紊地在电网供需平衡,大大减少可再生能源供应的成本。188app下载地址
远程和离岸操作
海上风力发电场是一种重要的可再生能源,来源及其有效操作是实现全球气候目标的关键。188app下载地址AI可以远程监控中发挥关键作用的陆上和海上风力发电场,难以确保的位置是平稳运行。
当用于上述目的,AI减少需要现场监控或偏远地区的人员——显著减少海上风力发电场的操作成本。进一步改善物流和生产效率最大化输出,增加利润率海上风力生产,提高网站监控物流和操作可行性——品质关键全球风能应用的持续增长和可持续发展。
缺少的方法之一,人工智能可以受益的风能行业扩展体格生长的过程。
建立风能系统的成本和风电场已经成为主要的历史可再生能源的广泛应用的障碍。188app下载地址位置和地理挑战比比皆是——在岸和离岸网站展示自己的组的物流障碍和变化。建筑风力涡轮机的安装方法大大偏离了自立式涡轮机安装的最佳实践,每个项目也带着一种独有的建筑和工程的复杂性bet188体育官网app下注具体结构和站点的位置。
添加到所有这一切需要强烈的空间和物理计算,环境和美学分析,使用和安装的专业设备,独特的政府和监管因素,伴随大型公用事业基础设施的建设,风能系统的复杂性参与建设开始他们的附带成本。
人工智能的强大处理能力能够快速有效地解决这些复杂性,同时最小化项目费用,跨多个筒仓成本。
选址和环境分析
涡轮布局和选址wind-harvesting农场产生重大影响的一代,这些可再生能源系统的存储容量。由于其天生的能力评估和分析大量相关的地理和环境数据,许多公司已经利用人工智能识别网站最有利的风力资源和条件,以及与最佳访问安全的土地和空间,现有的电网基础设施,为未来的发展。
生成设计和分段装配规划
AI-driven迭代和4 d设计可以帮助供应商创新,生成详细的施工计划,时间表,和“数字双”网站模型和设备设计-所有适合特定场地条件和限制之前突破。
虚拟模型,提出风电场可以用来识别潜在问题和优化涡轮布局和效率在前期建设阶段。这可以节省时间和金钱,消除可能的延迟和昂贵的调整项目计划和工作范围。AI-driven计划也减少了需要现场定制和调整,post-construction——在成本大幅减少。
风系统建设优化
最近人工智能的发展介绍了解决方案,可以显著降低重大基础设施建设的成本;对于很多大型和复杂的项目,高达30%。
在风能领域特别是人工智能提出了更有效的优化设计方法,风力涡轮机系统的施工和安装。例如,通用电气最近宣布他们使用基于ai的工具来分析物流导致安装风力涡轮机的安装费用减少10%——全球节约成本总计250亿美元的潜在未来10年。bet188体育官网app下注
项目构建和安装的复苏
当风电基础设施建设或涡轮机安装,导致延误可以每天花费数百万美元。AI-driven建设优化工具可以重新分配宝贵的资源来规避螺旋延迟,建议选择任务,设备,或劳动重新排序,使主要项目前进。有如此多的危机,所以许多移动部件,维护发展是至关重要的——使活跃的调度调整和快速复苏项目支持的AI的宝贵资产。
通过使用人工智能工具像爱丽丝技术项目恢复和建设优化,风能提供者可以消除延迟,减少建设成本,提高项目的时间,当发生不可预见的。他们也会提高总体性能在整个项目生命周期——风能产出最大化,同时最小化操作费用和风险。
全球目标的成功实现零到2050年,可再生能源部门需要完全消除排放。188app下载地址彭博NEF的新能源展望2020年强调,到2050年,太阳能和风能可以提供全球56%的能源——风能孵蛋的一个巨大的4.6太瓦。PNAS确定风力提供5.75 TW - wto可能高达一半的世界通用的力量——在2030年清洁能源的场景。这些场景是可能的监管政策和指导下目前在玩,没有进一步的政策支持。证明这是一个坚实的经济学可再生能源存储和系统进化的重要驱动全球力量可持续性和脱碳的努力——即使没有健壮的碳定价或统一零的188app下载地址目标。
总体而言,人工智能为减少建设风能的成本带来了系统和风力发电场,帮助使项目回到正轨,使他们在那里,和支持行业扩大全球影响力的可持续能源生产。随着这些技术的继续发展,可以将额外的创新——引进有利于进一步提高风能领域,及其持续发展走向一个可持续的未来。
关于作者
Rene Morkos博士是斯坦福大学副教授兼首席执行官爱丽丝技术。发明世界上第一个生成的建筑模拟器和优化器,Morkos获得博士学位在人工智能建筑查尔斯·h·Leavell斯坦福大学研究员,他在土木与环境工程系教授。他是第二代土木工程师,拥有超过23年的施工经验。他曾在阿富汗重建工作作为一个项目经理,自动化的一项3.5亿美元的炼油厂气体扩张在阿布扎比,水下管道建设,实施ERP系统,各种虚拟设计与施工项目。Morkos在2015年创建了爱丽丝技术;它的使命是提高生活标准的建设和基础设施建设的成本减少至少25%。
