Для маленькой страны Дании применение ветровых турбин позволяет, 42 процента домов в этой стране обеспечить электроэнергией.

5,5 миллионов потребителей ветровой энергии - самая высокая доля энергии ветра в мире.

Применение ветровых турбин во всем мире увеличивается из за озабоченности по поводу глобального потепления и спроса на альтернативные источники энергии.

Многие из этих турбин находятся там где много места и дуют сильнейшие ветры. Но удаленные места делают трудным эксплуатацию и ремонт оборудования, если что-то пойдет не так.

В Дании в Северном море, суда для обслуживания не в состоянии приближаться к турбинам от четырех до пяти месяцев в году, из-за неспокойного моря.

гигантские турбины, каждая с лопастями как размах крыльев авиалайнера Airbus A380.

---

Ветровые турбины были автономными в течение многих десятилетий. Использование классической техники автоматизации турбин может выключить или замедлить вращение, если ветер становится слишком сильным.

Но большая часть мониторинга эксплуатационного состояния турбине (температура, скорость ветра и т.д.) была возложена на людей, которые смотрели на огромные количества данных, поступающих от датчиков установленных на турбинах.

Роль искусственного интеллекта

Siemens Wind Power - это удаленный диагностический центр в Бранде (железнодорожный городок с населением 7065 человек) Дания, где эксперты продолжают следить за почти 10 000 ветровыми турбинами Siemens по всему миру, анализируя постоянный поток данных, чтобы обнаруживать мельчайшие погрешности, которые могут свидетельствовать о предстоящих сбоях.

Большой настенный светодиодный экран показывает рабочее состояния турбин.

---

Мартин Бах-Андерсен, эксперт Центра диагностики, говорит что искусственный интеллект с возможностью машинного обучения может при помощи полученных данных оптимизировать свою собственную работу. Может контролировать турбины удаленно, и делает удаленную диагностику.

Работа нейронных сетей в этой инфраструктуре данных работает аналогично человеческому мозгу. Искусственный интеллект учится на примерах, умеет распознавать образы, а также использовать прошлые данные измерений и делать прогнозы и модели относительно будущего поведения.

Алгоритмы AI основаны на поведении людей в прошлом, например, как кто - то поступил в ответ на какое либо предупреждение.

Андерсон говорит, что Siemens осваивает использование вибрационного мониторинга, в котором любая неровность может означать начало трещины.

"С ИИ, мы можем видеть недостатки в разработке компонентах ветряных турбин за много месяцев даже лет вперед прежде чем они будут нуждаются замене.

Это действительно сложные узоры, похожие на рентген пациента, и нужно, действительно, иметь огромный опыт чтобы понять проблема это или нет. При этом масштабе использования до десятков тысяч турбин одновременно вам необходимо много таких опытных людей для наблюдения. И здесь значение искусственного интеллекта невозможно переоценить.".

Предсказание выходной мощности ветра с помощью искусственного интеллекта

Искусственный интеллект, на основе программного обеспечения для ветровых турбин, не только помогает предсказать проблемы их эксплуатации, но и может посчитать сколько энергии необходимо производить.

В Боулдере, штат Колорадо в Национальном центре атмосферных исследований (NCAR) также используют ИИ для работы с ветровыми турбинами.

Сью Хаупт, старший научный сотрудник NCAR, говорит:

Главной целью использования ИИ для энергетических предприятий и сетевых операторов это помочь им узнать, сколько энергии ветра будет производиться на следующий день, чтобы они могли использовать ветровые турбины с максимальной эффективностью.

ИИ может сопоставить такие данные как реальная скорость ветра с данными метеорологических спутников, метеорологических станций, даже с данными других ветропарков, и просчитает сколько энергии ветра будет доступно этой сети турбин в любой момент времени.

Будущее ветряных турбин

Поскольку технология улучшается, ветряные турбины будут появляться на новых территориях. И с искусственным интеллектом ветряные турбины смогут улучшить работу по мониторингу своих неисправностей, повысить адаптацию с окружающей средой, независимо насколько далеко друг от друга они расположены.

Источник newsroom.cisco.com