Farmy.pl Newsroom AI w fotowoltaice. Jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wspierają branżę? 
AI w fotowoltaice. Jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wspierają branżę? 
20.02.2024

AI w fotowoltaice. Jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wspierają branżę? 

Regularnie pojawiają się kolejne informacje o nowym zastosowaniu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Wprowadzenie AI do branży fotowoltaicznej może przyczynić się do zwiększenia efektywności, wydajności i trwałości systemów fotowoltaicznych, a to z kolei ma istotne znaczenie dla dalszego rozwoju energetyki odnawialnej w kraju i na świecie. 

Jak sztuczna inteligencja wspiera fotowoltaikę? 

O zastosowaniu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w fotowoltaice można mówić na różnych etapach - od produkcji komponentów aż po eksploatację i bezpieczeństwo systemu. W zakładach produkcyjnych sztuczna inteligencja znajdzie szerokie zastosowanie w analizie danych i optymalizacji procesów w czasie rzeczywistym. W ciągu najbliższych lat wzrośnie znaczenie wykorzystania AI do analizy wielu kryteriów pod kątem miejsc odpowiednich pod budowę dużych farm fotowoltaicznych, ale również mniejszych systemów. Nowoczesne rozwiązania pozwolą na jeszcze większe ograniczenie niepewności, zmienności i sezonowości związanych z fotowoltaiką.  

W procesie eksploatacji AI znajdzie szerokie zastosowanie w m.in. alarmowaniu o usterkach nawet w bardzo dużych instalacjach, optymalizacji i zarządzaniu produkcją energii czy wsparciu w procesie kupna-sprzedaży.  

Poza tym sztuczna inteligencja zyska popularność w połączeniu z agrofotowoltaiką prowadząc do m.in. lepszego planowania i maksymalizacji obu obszarów.  

Optymalizacja zarządzania energią 

Narzędzia wspierane AI mogą skutecznie zarządzać systemami fotowoltaicznymi w celu zminimalizowania strat i zaspokojenia bieżących potrzeb energetycznych. W połączeniu z innowacyjnymi urządzeniami nie tylko w domach, ale również firmach oraz innych obiektach zadbają o analizę wyników w czasie rzeczywistym i dopasowanie dostaw do aktualnych potrzeb. Obejmują także  integrację z systemami magazynowania tak, aby zapewnić ciągłość dostaw energii w przypadku chwilowego braku światła słonecznego. 

Prognozowanie produkcji energii 

Algorytmy prognozowania oparte na sztucznej inteligencji są w stanie uwzględniać różnorodne czynniki, takie jak warunki pogodowe, sezonowe zmiany, a nawet zanieczyszczenia na panelach. Pozwalają precyzyjnie prognozować produkcję energii fotowoltaicznej, co jest istotne dla planowania i zarządzania sieciami energetycznymi. 

Ograniczenie błędów w montażu i awarii  

W instalacji duże znaczenie ma jakość wykorzystanych materiałów wpływająca na żywotność, wydajność, a także skłonność do różnego rodzaju uszkodzeń. Kontrola pracy modułów fotowoltaicznych oraz pozostałych elementów jest istotna dla utrzymania ich optymalnej wydajności. Regularne monitorowanie pozwala na szybkie wykrycie usterek i ograniczenie negatywnych skutków długoterminowych. Zastosowanie AI umożliwi jeszcze szybsze i skuteczniejsze wykrycie ewentualnych usterek wpływających na pracę systemu.  

Analiza danych do podejmowania decyzji 

Sztuczna inteligencja może analizować duże ilości danych z różnych źródeł, takich jak pomiar produkcji energii, dane meteorologiczne czy informacje dotyczące zużycia energii. Na podstawie analiz, firmy będą podejmować skuteczniejsze decyzje dotyczące inwestycji, utrzymania instalacji czy planowania rozbudowy farm fotowoltaicznych.  

Rozwój agrofotowoltaiki  

Zdolność analizowania danych, wykrywania i rozumienia złożonych wzorców czy korelacji znajdzie zastosowanie w agrofotowoltaice. Połączenie rolnictwa i fotowoltaiki ma pozytywny wpływ na rozwój obu dziedzin. Wykorzystanie nowych technologii pozwoli na m.in. optymalne rozmieszczenie paneli, poprawę wydajności upraw czy dostosowanie systemu do warunków zewnętrznych. Inwestorzy będą w stanie szybko otrzymywać analizy dotyczące wzorców pogodowych, zapotrzebowania na energię, cen rynkowych i danych historycznych.