Gibt es Vorteile von KI für Solar- und Windenergie?

Solar- und Windenergie boomen, aber der weltweite Übergang zu erneuerbarem Strom ist immer noch zu langsam, um die Klimaziele schnell zu erreichen. Die Nutzung von Wind- und Solarenergie auf globaler Ebene ist aus vielen Gründen leichter gesagt als getan. Erstens handelt es sich bei Windkraftanlagen und Solarpaneelen um komplexe, anspruchsvoll konstruierte Systeme, die fehleranfällig sind. Häufige Ausfälle reduzieren die Stromausbeute und machen den Betrieb und die Wartung von Wind- und Solarparks teuer.

Joyjit Chatterjee, ein Datenwissenschaftler an der University of Hull in England, sagte, die Fähigkeit, künstliche Intelligenz zur Vorhersage von Stromproduktion und Komponentenausfällen einzusetzen, könne erneuerbaren Strom wirtschaftlicher und zuverlässiger machen und so die weitverbreitete Einführung beschleunigen. Allerdings wird es in diesem Bereich nicht eingesetzt, wie es in vielen anderen Bereichen wie E-Commerce, Fertigung und Gesundheitswesen der Fall ist. „Künstliche Intelligenz könnte einen echten Einfluss auf den Klimawandel und die Nachhaltigkeit haben“, sagt er, „aber es gibt nur sehr wenig Arbeit im Zusammenhang mit dem Sektor der erneuerbaren Energien

Also Chatterjee und Kollegen, Informatik an der University of Hull, Forschungsdirektor Nina Dethlefs brachte kürzlich Experten auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz und erneuerbaren Energien auf der International Conference on Learning Representations (ICLR) zusammen. In einem am 10. Juni im Data Science Journal Patterns veröffentlichten Perspektivpapier präsentieren die beiden wichtige Erkenntnisse der Konferenz und skizzieren die Hindernisse, die die Auswirkungen von KI auf erneuerbare Energien begrenzen, und wie etablierte und neue Technologien mit Methoden der künstlichen Intelligenz genutzt werden können, um diese zu überwinden Hindernisse.

Windkraftanlagen und Solarpaneele in Großparks sind mit Sensoren ausgestattet, die es den Betreibern ermöglichen, ihre Stromerzeugung und ihren Zustand aus der Ferne zu überwachen. Zu diesen Sensoren gehören Vibrationssensoren, Temperatursensoren, Beschleunigungsmesser und Geschwindigkeitssensoren. Die von ihnen generierten Daten bieten eine Chance. KI-Modelle, die auf historischen Stromerzeugungs- und Ausfalldaten trainiert wurden, können unerwartete Ausfälle in Windturbinengetrieben oder Solarpanel-Wechselrichtern vorhersagen und den Betreibern dabei helfen, sich auf Ausfälle vorzubereiten und Routinewartungen zu planen.

Chatterjee sagte, Reinforcement Learning sei eine aufregende neue Technik des maschinellen Lernens, die zur Verbesserung dieser Modelle beitragen könne. Beim Reinforcement Learning interagiert ein Algorithmus während des Trainings mit der Welt und erhält kontinuierliches Feedback zu Belohnungs- oder Bestrafungsentscheidungen, um zu lernen, wie bestimmte Ziele erreicht werden können. Diese Art der echten Interaktion könnte von Menschen ausgehen.

„Eine der Gefahren der KI besteht darin, dass sie nicht perfekt ist“, sagte Chatterjee. „Wir können Menschen einbeziehen, die ständig dabei helfen, das KI-Modell zu optimieren. Aber.“ „Menschen müssen mit KI-Modellen arbeiten, um sie für die Entscheidungsunterstützung zu optimieren.“

Ein Fokus auf die Erzeugung natürlicher Sprache (der Prozess der Umwandlung von Daten in für Menschen lesbaren Text) werde das Vertrauen in KI stärken und deren Einsatz steigern, fügte er hinzu. . Aufgrund mangelnder Transparenz zögern Industrieingenieure, die wenigen von Forschern erstellten Fehlervorhersagemodelle zu verwenden. Die Bereitstellung kurzer Nachrichten in natürlicher Sprache für Bediener erleichtert die Interaktion.

Für die KI-Community ist angesichts der kommerziellen Sensibilität der Wind- und Solarindustrie eines der Hindernisse für die Erstellung besserer Modelle die begrenzte Menge öffentlich verfügbarer Daten. Chatterjee sagte, dass neben der Zurückhaltung der Branche, Daten offen zu teilen, auch ein Mangel an Standards die Entwicklung von KI-Modellen beeinträchtigt. „Windparkbetreiber in verschiedenen Teilen der Welt verwalten Daten unterschiedlich, daher ist es für Forscher eine große Herausforderung, gemeinsam an Ressourcen zu arbeiten

Um dieses Problem zu lösen, kann die KI-Community eine Methode namens Transfer-Learning-Technologie des maschinellen Lernens nutzen.“ Durch die Identifizierung versteckter Muster in verschiedenen Merkmalen in den Daten ermöglicht dieser Ansatz Datenwissenschaftlern, das bei der Lösung einer maschinellen Lernaufgabe gewonnene Wissen auf eine andere verwandte Aufgabe zu übertragen, wodurch es einfacher wird, neuronale Netze zu trainieren und Deep-Learning-Modelle zu entwickeln, wenn die Daten begrenzt sind. „Dies wird Ihnen helfen, ein Modell für Turbine Y zu entwickeln, das auf einem Modell nur für Turbine X basiert, auch ohne historische Daten“, sagte Chatterjee

Dennoch sind neuronale Netze nicht immer die Antwort. Diese Deep-Learning-Modelle erfreuen sich großer Beliebtheit, da sie traditionell zum Lernen aus Bildern und Texten geeignet sind. Das Problem ist, dass neuronale Netze oft ausfallen. Darüber hinaus erfordert das Training dieser großen, rechentechnisch komplexen Modelle eine energieintensive Hochleistungsrechnerinfrastruktur, die in Entwicklungsländern nur schwer zu erreichen ist.

Zumindest für den Sektor der erneuerbaren Energien kann es manchmal in Ordnung sein, einfach zu sein. Die KI-Community sollte sich zunächst auf die Verwendung einfacherer maschineller Lernmodelle wie Entscheidungsbäume konzentrieren, um zu sehen, ob sie funktionieren. „Im Allgemeinen erfordert nicht jedes Problem ein neuronales Netzwerk“, sagte Chatterjee. „Warum die Kohlenstoffemissionen durch Training und Entwicklung rechnerisch komplexerer neuronaler Netzwerke erhöhen? Zukünftige Forschung muss an weniger ressourcenintensiven und kohlenstoffintensiven Modellen durchgeführt werden.“

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