Debesys – vienas didžiausių saulės energetikos iššūkių

Saulės energetika visame pasaulyje tampa vienu svarbiausių elektros energijos šaltinių, o Lietuvoje saulės elektrinių skaičius kasmet sparčiai didėja. Vis dėlto jų efektyvumas išlieka tiesiogiai priklausomas nuo oro sąlygų. Net ir nedidelis debesis gali vos per kelias sekundes sumažinti saulės modulio galią dešimtimis ar net šimtais vatų.

Kai elektros tinkle veikia tūkstančiai saulės elektrinių, tokie staigūs svyravimai tampa rimtu iššūkiu tinklų operatoriams, kurie privalo užtikrinti nuolatinę elektros gamybos ir vartojimo pusiausvyrą. Todėl trumpalaikės, kelių minučių trukmės prognozės tampa vis svarbesniu įrankiu valdant energijos kaupimo sistemas, planuojant elektrinių darbą ir mažinant rezervinių pajėgumų poreikį.

KTU sukurta sistema mokosi iš realių saulės elektrinės duomenų

Kauno technologijos universiteto (KTU) mokslininkų komanda, vadovaujama prof. Ryčio Maskeliūno, sukūrė dirbtinio intelekto sistemą „ShadowSense“, kuri veikia kitaip nei dauguma iki šiol taikomų vaizdų analizės sprendimų.

KTU profesorius Rytis Maskeliūnas. 

KTU nuotr.

 

Įprastai tokios sistemos mokomos naudojant didelius rankiniu būdu pažymėtų vaizdų rinkinius, kuriuose pažymimi debesys, šešėliai ar kiti objektai. Pasak prof. R. Maskeliūno, toks procesas yra ilgas, brangus ir sunkiai pritaikomas skirtingoms vietovėms bei klimato sąlygoms.

„ShadowSense“ nereikalauja iš anksto pažymėtų duomenų. Sistema analizuoja dangaus vaizdus, stebi debesų judėjimą ir šiuos duomenis susieja su tuo pačiu metu užfiksuotais saulės modulio galios pokyčiais. Kiekvienas staigus galios sumažėjimas tampa savotiška užuomina, leidžiančia dirbtiniam intelektui suprasti, kokie debesų pokyčiai sukėlė šešėlį ir kaip panašios situacijos gali kartotis ateityje.

Pasak tyrėjų, toks mokymosi principas leidžia sistemai prisitaikyti prie konkrečios saulės elektrinės, nes kiekvienas objektas pasižymi skirtinga orientacija, modulio pasvirimo kampu, aplinka ir vietinėmis oro sąlygomis.

Sistema išbandyta profesoriaus namuose Kaune

Svarbi tyrimo ypatybė – eksperimentai vyko ne laboratorijoje, o realiomis sąlygomis. Sistema buvo įrengta prof. Ryčio Maskeliūno gyvenamojo namo aplinkoje Kaune.

Ant pastato stogo sumontuota plataus matymo kampo kamera reguliariai fiksavo dangaus vaizdus, o kieme įrengtas saulės modulis tiekė energiją tiek matavimo sistemai, tiek dirbtinio intelekto kompiuteriui.

Per 92 stebėjimų dienas mokslininkai sukaupė daugiau kaip 122 tūkst. sinchronizuotų stebėjimų. Kiekvieną jų sudarė nuosekli dangaus vaizdų seka ir tuo pačiu metu užregistruoti saulės modulio galios duomenys.

Pasak prof. R. Maskeliūno, tyrimo tikslas buvo įvertinti, kaip sistema veikia kasdienėje aplinkoje, kur debesuotumas, apšvietimas ir oro sąlygos nuolat keičiasi.

Prognozuoja pokyčius realiuoju laiku

Tyrimo rezultatai parodė, kad „ShadowSense“ trumpalaikius saulės modulio galios pokyčius prognozuoja tiksliau nei įprasti metodai. Sistema beveik trečdaliu sumažino vidutinę prognozavimo paklaidą ir aptiko daugiau kaip 92 proc. staigių galios pokyčių, kuriuos sukėlė debesų metami šešėliai.

Mokslininkų teigimu, elektros tinklų valdymui itin svarbu ne tik žinoti, kad saulės elektrinės gamyba sumažės, bet ir kuo anksčiau numatyti tokį pokytį. Net kelios dešimtys sekundžių gali būti reikšmingos valdant energijos kaupimo sistemas ir subalansuojant gamybą bei vartojimą.

Svarbu ir tai, kad viena prognozė apskaičiuojama vos per maždaug 66 milisekundes, o vienai prognozei sunaudojama apie 0,52 J energijos. Tai leidžia sistemai veikti realiuoju laiku naudojant nedidelės galios kompiuterius, todėl sprendimas gali būti pritaikomas decentralizuotose saulės elektrinėse, nutolusiuose objektuose ar vietose, kur nėra galimybių naudoti galingų serverių arba nuolatinio interneto ryšio.

Technologija gali tapti svarbia išmaniosios energetikos dalimi

Didėjant atsinaujinančios energetikos daliai elektros sistemoje, tikslus ir operatyvus gamybos prognozavimas tampa vis svarbesnis. KTU mokslininkų sukurta „ShadowSense“ technologija gali prisidėti prie efektyvesnio energijos kaupiklių valdymo, mažesnio rezervinių pajėgumų poreikio ir stabilesnio elektros tinklų veikimo.

Pasak prof. Ryčio Maskeliūno, ateities energetikos sistemos turės ne tik gaminti švarią energiją, bet ir gebėti realiuoju laiku prisitaikyti prie besikeičiančių aplinkos sąlygų. Tokie sprendimai leidžia saulės elektrinėms tapti išmanesnėmis – jos ne tik gamina elektros energiją, bet ir pačios mokosi prognozuoti aplinkos pokyčius bei į juos reaguoti.