Rüzgar türbinleri sadece rüzgar estiğinde elektrik sağlar. Bu doğru, ama gerçeğin sadece yarısı: çünkü rüzgar esiyorken bile türbin rotorlarının rüzgarın yönü ve hızıyla aynı hizada olması gerekiyor. En küçük sapmalar bile sistemin olabileceğinden daha az verimli olmasını sağlayarak değerli enerjinin kaybına neden olur.
Paris Polytechnique Enstitüsü’nden iki araştırmacı olan Alban Puech ve Jesse Read, rüzgar yönünün otomatik olarak izlenmesi sürecini optimize etmek istiyor. Bir rüzgar türbininin sapma kontrolünü daha verimli hale getirmek için yapay zekayı kullanan bir algoritma geliştirdiler. Araştırması yakın zamanda bir ön baskı makalesi olarak yayınlandı.
Modern rüzgar türbinleri, rüzgar yönünü ayarlamak için çok çeşitli sensörler için verileri kullanır. İyi çalışıyor, ancak her zaman mükemmel değil. Özellikle sapma kontrolü yoluyla yapılan her ayarlama, kendisine bağlı rotor kanatları ile tüm makine muhafazasını istenen yönde hareket ettirmek için enerji gerektirdiğinden. Aynı zamanda sistem, hasar görmesini önlemek için rotor kanatlarının çok hızlı dönmemesini sağlamalıdır. Bu nedenle, bir düzeltmenin gerçekten işe yarayıp yaramadığını değerlendirmek her zaman önemlidir.
AI, rüzgar türbini için strateji oluşturur
Puech ve Read tam olarak burada devreye giriyor: rüzgar yönü, sapma kontrolü enerji tüketimi ve elde edilen enerji verimi gibi faktörleri hesaba katan bir algoritma geliştirdiler. Algoritma pekiştirmeli öğrenmeyi (RL) kullanır – böylece alınan verilere dayalı olarak bağımsız olarak bir sistem kontrol stratejisi oluşturabilir ve bunu süreçte sürekli olarak optimize edebilir.
Etkinliğini test etmek için araştırmacılar, algoritmalarını birkaç rüzgar çiftliğinde kullanılan önceki REpower MM82 rüzgar türbini kontrol yazılımı ile karşılaştırdı. Biri sabit rüzgar koşullarına ve diğeri değişken rüzgar koşullarına sahip iki simülasyonda, RL algoritması rüzgar yönü değişikliklerini daha iyi takip edebildi: sapma ekseni yönü, geleneksel algoritmaya kıyasla her iki simülasyonda da optimumdan daha az uzaktı.
Sonuçta bir enerji kazancı var.
AI, türbini geleneksel algoritmaya göre biraz daha sık hareket ettirse de – ve bu nedenle daha fazla enerji tüketse de – bu ek tüketimi çıkarsanız bile, sonuçta %0,31 ile 0,33 arasında bir enerji kazancı elde edilir. İki araştırmacı, “2 megavatlık tek bir sınıf 2 rüzgar türbini için yıllık 1.500 ila 2.500 avroluk bir kâr” diyor. Düzinelerce hatta yüzlerce türbine sahip tüm bir rüzgar çiftliği için tahmin edildiğinde, potansiyel netleşir.
Çalışmaya dahil olmayan Exeter Üniversitesi’nde yenilenebilir enerji uzmanı Richard Cochrane’e göre: “Yüzde 0,3 önemli, bir sonraki projeye başlamak için gelirleri varsa rüzgar çiftliği operatörleri için bir fark yaratabilir. geliştirilip geliştirilmeyeceği,” dedi New Scientist’e. Wind-LiDAR aracılığıyla rüzgar ölçümü gibi diğer yeni teknolojilerle birlikte, kontrol yazılımının uyarlanması ve yapay zekanın kullanılması sistemleri daha da verimli hale getirebilir.
(jle)
Haberin Sonu
Paris Polytechnique Enstitüsü’nden iki araştırmacı olan Alban Puech ve Jesse Read, rüzgar yönünün otomatik olarak izlenmesi sürecini optimize etmek istiyor. Bir rüzgar türbininin sapma kontrolünü daha verimli hale getirmek için yapay zekayı kullanan bir algoritma geliştirdiler. Araştırması yakın zamanda bir ön baskı makalesi olarak yayınlandı.
Modern rüzgar türbinleri, rüzgar yönünü ayarlamak için çok çeşitli sensörler için verileri kullanır. İyi çalışıyor, ancak her zaman mükemmel değil. Özellikle sapma kontrolü yoluyla yapılan her ayarlama, kendisine bağlı rotor kanatları ile tüm makine muhafazasını istenen yönde hareket ettirmek için enerji gerektirdiğinden. Aynı zamanda sistem, hasar görmesini önlemek için rotor kanatlarının çok hızlı dönmemesini sağlamalıdır. Bu nedenle, bir düzeltmenin gerçekten işe yarayıp yaramadığını değerlendirmek her zaman önemlidir.
AI, rüzgar türbini için strateji oluşturur
Puech ve Read tam olarak burada devreye giriyor: rüzgar yönü, sapma kontrolü enerji tüketimi ve elde edilen enerji verimi gibi faktörleri hesaba katan bir algoritma geliştirdiler. Algoritma pekiştirmeli öğrenmeyi (RL) kullanır – böylece alınan verilere dayalı olarak bağımsız olarak bir sistem kontrol stratejisi oluşturabilir ve bunu süreçte sürekli olarak optimize edebilir.
Etkinliğini test etmek için araştırmacılar, algoritmalarını birkaç rüzgar çiftliğinde kullanılan önceki REpower MM82 rüzgar türbini kontrol yazılımı ile karşılaştırdı. Biri sabit rüzgar koşullarına ve diğeri değişken rüzgar koşullarına sahip iki simülasyonda, RL algoritması rüzgar yönü değişikliklerini daha iyi takip edebildi: sapma ekseni yönü, geleneksel algoritmaya kıyasla her iki simülasyonda da optimumdan daha az uzaktı.
Sonuçta bir enerji kazancı var.
AI, türbini geleneksel algoritmaya göre biraz daha sık hareket ettirse de – ve bu nedenle daha fazla enerji tüketse de – bu ek tüketimi çıkarsanız bile, sonuçta %0,31 ile 0,33 arasında bir enerji kazancı elde edilir. İki araştırmacı, “2 megavatlık tek bir sınıf 2 rüzgar türbini için yıllık 1.500 ila 2.500 avroluk bir kâr” diyor. Düzinelerce hatta yüzlerce türbine sahip tüm bir rüzgar çiftliği için tahmin edildiğinde, potansiyel netleşir.
Çalışmaya dahil olmayan Exeter Üniversitesi’nde yenilenebilir enerji uzmanı Richard Cochrane’e göre: “Yüzde 0,3 önemli, bir sonraki projeye başlamak için gelirleri varsa rüzgar çiftliği operatörleri için bir fark yaratabilir. geliştirilip geliştirilmeyeceği,” dedi New Scientist’e. Wind-LiDAR aracılığıyla rüzgar ölçümü gibi diğer yeni teknolojilerle birlikte, kontrol yazılımının uyarlanması ve yapay zekanın kullanılması sistemleri daha da verimli hale getirebilir.
(jle)
Haberin Sonu