Ученые вуза внедряют ИИ в работу солнечных электростанций

Новый метод позволяет сделать эксплуатацию объектов более эффективной

Ассистент кафедры «Электроэнергетика, электротехника и автоматизация технологических процессов и производств» новокуйбышевского филиала Политеха, аспирант Артем Проничев выступил с докладом на VI Международной научно-технической конференции «Релейная защита и автоматика». Форум прошел в Москве в Национальном исследовательском университете «МЭИ», одной из его задач было привлечь внимание к проблемам внедрения инновационных технологий в отрасль. Основной тематикой стала разработка цифровых и интеллектуальных систем.

Артем Проничев представил результат своих исследований в секции «Вопросы развития активных систем распределения электроэнергии и распределенной генерации». Молодой ученый выступил с докладом «Оценка и прогнозирование деградации фотоэлектрических модулей с применением технологий машинного обучения». Новый подход позволяет с помощью искусственного интеллекта анализировать данные, полученные с действующих солнечных электростанций, и делать прогноз для новых объектов генерации. Методика может значительно улучшить процесс принятия решений и оптимизировать проекты солнечной энергетики.

– Со временем производительность солнечных панелей может ухудшаться из-за различных факторов, таких как физическое старение материалов, воздействие окружающей среды, включая погодные условия, и технические проблемы, – рассказывает Проничев. – Оценка и прогнозирование деградации являются важными задачами для эффективной эксплуатации солнечных электростанций. Прогноз может применяться в экономических моделях проектируемых объектов для корректировки капитальных затрат.

Исследование предполагает расширение набора признаков, учет большего количества солнечных электростанций и развитие моделей машинного обучения. Набор признаков может включать более широкий спектр факторов, таких как погодные условия и географические особенности. Кроме того, в ходе работы была выдвинута гипотеза о влиянии конструктивных особенностей солнечной станции на деградацию отдельных модулей. В частности – перепад высот между соседними столами с фотоэлектрическими модулями, который ведет к частичному затенению панелей. В результате развития искусственного интеллекта оценка значимости признаков и прогнозы станут более точными.

Научный руководитель работы – заведующий кафедрой «Электроэнергетика, электротехника и автоматизация технологических процессов и производств» новокуйбышевского филиала Политеха, доцент, кандидат технических наук Евгений Шишков. Исследования проводятся при поддержке Группы компаний «Солар Системс» – ведущих предприятий в отрасли альтернативной энергетики. Первые данные для разработки новой методики были получены на Самарской солнечной электростанции.