Як штучний інтелект може оптимізувати цикли зарядки/розрядки в світлодіодах на сонячних батареях?

Як ШІ динамічно оптимізує цикли зарядки та розрядки

Штучний інтелект змінює оптимізацію зарядки світлодіодних сонячних ліхтарів, постійно адаптуючи цикли акумулятора до умов навколишнього середовища, запобігаючи передчасному старінню та підвищуючи енергоефективність.

Моделі ШІ регулюють завершення зарядки та глибину розряду за допомогою актуальних даних про стан заряду (SoC), температуру та циклічні навантаження

Розумні алгоритми відстежують стан заряду батареї, показання температури та попередні зразки використання, щоб визначити, коли слід припинити заряджання до досягнення небезпечних рівнів напруги, а також встановити, наскільки низьким може бути безпечний рівень розряду батарей без пошкодження. Коли температура виходить за межі нормальних значень, ці системи автоматично зменшують швидкість заряджання для збереження здоров'я батареї. Якщо дані свідчать про те, що батарея швидше, ніж очікувалося, зношується, система обмежить кількість енергії, яку можна забирати з неї щоразу. Для вуличного освітлення та інших зовнішніх освітлювальних застосувань такий розумний контроль батарей означає, що ліхтарі довше залишаються яскравими між замінами. Дослідження, опубліковані в авторитетних журналах, вказують, що батареї, керовані за допомогою технологій ШІ, деградують приблизно на 30 відсотків повільніше, ніж ті, які заряджаються за традиційними фіксованими методами.

Перехід від фіксованої напруги MPPT до адаптивних профілів заряджання, керованих ШІ, на основі оцінки імпедансу батареї

Більшість традиційних систем MPPT працюють із фіксованими значеннями напруги, що означає, що вони не можуть ефективно реагувати на зміни умов навколишнього середовища. Те, що робить штучний інтелект таким особливим, — це його здатність обчислювати внутрішній опір акумулятора в режимі реального часу. Уявіть опір як рухому ціль, яка відображає процеси всередині акумулятора: зміни температури, ступінь його старіння та кількість попередніх циклів зарядки. Коли штучний інтелект аналізує це значення опору замість того, щоб просто вгадувати, він точно знає, коли слід коригувати рівні напруги та струму під час зарядки. Це дозволяє отримувати більше енергії від сонячних панелей навіть тоді, коли з'являються хмари, на склі накопичується пил або пори року змінюють інтенсивність сонячного світла. Тести, проведені в реальних умовах експлуатації, показали, що такі розумні коригування збільшують збір енергії приблизно на 15–20 відсотків. Крім того, термін служби акумуляторів подовжується, оскільки вони менше піддаються пошкодженням через неправильну зарядку.

Кероване штучним інтелектом прогнозування енергії для надійної роботи світлодіодних сонячних систем

Прогнози сонячної енергії на наступні 48 годин значно покращилися завдяки нейронним мережам, які об'єднують дані з супутників, що вимірюють рівень сонячного світла, оновлення метеослужб та архівні записи споживання електроенергії. Коли всі ці різні джерела поєднуються, середній показник помилки знижується нижче 8,3%, що значно підвищує надійність роботи сонячних систем з дня на день. Справжнє диво відбувається тоді, коли система виявляє періоди, коли виробництво сонячної енергії знизиться. У ці моменти розумні системи штучного інтелекту автоматично починають вносити корективи — відкладаючи не термінові завдання з заряджання або зберігаючи накопичену енергію замість того, щоб повністю її витрачати. Зокрема для зовнішнього освітлення такий розумний контроль за акумуляторами забезпечує стабільне світіння ліхтарів і водночас подовжує термін служби батарей до заміни, і все це без необхідності будь-якого ручного контролю чи налаштування.

Реальна продуктивність і компроміси контролерів заряджання з підтримкою штучного інтелекту

Квантовані LSTM-моделі на пристрої поєднують точність і затримку — забезпечуючи 92% продуктивності хмарних рішень при часі виконання менше 12 мс

Розміщення квантованих моделей LSTM безпосередньо на контролерах сонячних зарядів означає, що більше не потрібно покладатися на хмарні з'єднання. Коли ми стискаємо вагові коефіцієнти нейронної мережі до всього 8 бітів, це дозволяє досягти наднизького енергоспоживання, продовжуючи виконувати обчислення в реальному часі. Система може обробляти дані, які надходять від сенсорів, і коригувати параметри зарядки приблизно за 12 мілісекунд. Ми тестували цей підхід у різноманітних умовах по всьому світу. Отримані результати вражають: локальні моделі забезпечують приблизно 92% ефективності повноцінних хмарних систем. Їхня швидкість реакції достатня для запобігання перевищенню напруги під час раптового зростання інтенсивності сонячного світла. Саме така продуктивність має вирішальне значення для надійної роботи в місцях, де доступ до Інтернету не завжди доступний або стабільний.

Результати в полі: контролери на основі LSTM у Раджастхані скоротили заміну акумуляторів на 47% протягом 24 місяців

Тестування протягом двох років у посушливому кліматі Раджастхану показало реальні покращення терміну служби обладнання. Місця, обладнані спеціальними контролерами LSTM, потребували приблизно вдвічі менше замін акумуляторів порівняно зі звичайними системами PWM. У чому секрет? Розумне керування розрядом, яке динамічно адаптується до умов. Наприклад, коли температура піднімається вище 45 градусів Цельсія, система обмежує розряд до приблизно 65%, а не дотримується жорсткого стандартного ліміту в 80%. Такий підхід зменшує проблеми сульфатації та перегріву акумуляторів. Дані з сонячних ферм у регіоні свідчать, що раніше свинцево-кислі акумулятори зазвичай працювали близько 14 місяців, а тепер, за даними Звіту про сонячні ферми минулого року, їхній термін експлуатації сягає майже 26 місяців.

Майбутні тенденції в оптимізації акумуляторів для сонячних LED-систем із використанням штучного інтелекту

Мережі GRU, навчені на довгострокових даних про деградацію, дозволяють прогнозувати обмеження розряду, подовжуючи термін циклу в 3,2 рази порівняно з системами керування акумуляторами на основі правил

Мережі GRU — це по суті найновіша технологія управління акумуляторами. Вони навчаються на багаторічних даних щодо того, як акумулятори зношуються з часом, і тому можуть передбачити, коли потрібно припинити розрядку, щоб не допустити реальних пошкоджень. Традиційні системи управління акумуляторами просто дотримуються фіксованих рівнів напруги, тоді як GRU аналізують поточний стан внутрішнього опору акумулятора та всі попередні навантаження, які він зазнавав. Це дозволяє їм регулювати ступінь використання акумулятора з дня в день. Згідно з більшістю досліджень, глибокі цикли розряду спричиняють близько 70–75% передчасного виходу акумуляторів з ладу в сонячних установках. Отже, такі розумні системи справді мають велике значення. Літієві акумулятори служать приблизно втричі довше порівняно зі старими методами, при цьому зберігаючи майже всю свою енергоємність, коли це потрібно. У майбутньому новіші версії цієї технології, ймовірно, почнуть враховувати погодні умови різних сезонів, щоб автоматично встановлювати добові обмеження використання. Це з часом має допомогти сонячним світлодіодним системам стати набагато самостійнішими, хоча поки що ми до цього не дійшли.

ЧаП

Як штучний інтелект покращує оптимізацію акумуляторів для сонячних світлодіодних систем?

Штучний інтелект покращує оптимізацію акумуляторів для сонячних світлодіодних систем, адаптуючись до умов навколишнього середовища, запобігаючи передчасному деградуванню та підвищуючи енергоефективність за рахунок коригування в реальному часі.

Що таке мережі GRU і як вони подовжують термін служби акумуляторів?

Мережі GRU — це сучасні системи управління акумуляторами, які навчаються на даних про тривале деградування, щоб забезпечити прогнозне обмеження розряду, значно подовгуючи термін циклу порівняно з традиційними методами.

Як прогнозування енергоспоживання за допомогою штучного інтелекту сприяє сонячним світлодіодним системам?

Прогнозування енергоспоживання за допомогою штучного інтелекту використовує нейронні мережі для точного передбачення умов сонячної енергії, зменшуючи рівень помилок і дозволяючи вносити корективи, які підвищують надійність і ефективність.