Американские ученые проанализировали международные стандарты проектирования ветряных турбин и обнаружили, что они не учитывают экстремальные погодные условия — интенсивные дожди, волны и ветра. Чтобы это исправить, команда предложила использовать нейросети: они могут объединить данные о региональных особенностях климата и международные стандарты, а также спрогнозировать влияние глобального потепления на экстремальные осадки в море. Исследование опубликовано в журнале Journal of Renewable and Sustainable Energy.
США планирует увеличить производство ветряной энергии: к 2030 году ожидается строительство 30 гигаватт новых установок, а к 2050 это количество увеличится до 50. Россия также работает над развитием ветроэнергетики: к 2030 году в стране планируется увеличить мощность ветропарка в два раза и достичь полной технологической независимости сектора, отвечающего за производство установок. Однако ученые считают, что отрасль не до конца понимает влияние экстремальных погодных условий на морские ветряные турбины. Производители проектируют установки на основе международных стандартов, однако неизвестно, насколько они соответствуют условиям конкретного региона.
Американские исследователи решили выяснить, как проектировать ветряные турбины, чтобы они выдерживали экстремальные погодные условиях. Для этого они проанализировали международные стандарты строительства установок и рассмотрели модели, основанные на искусственном интеллекте. Ученые пришли к выводу, что стандарты для морских ветряных турбин, разработанные Международной электротехнической комиссией, не учитывают воздействие штормов, интенсивных дождей и других экстремальных погодных условий на установки.
Чтобы исправить эту ситуацию, ученые предложили использовать модели искусственного интеллекта. Нейросети могут объединить данные о региональных особенностях климата с международными стандартами. С помощью машинного обучения производители спрогнозируют и изменение температуры в связи с глобальным потеплением — фактор, позволяющий лучше предсказывать интенсивность шторма.
«Нам нужны модели, которые решают проблемы в очень малых масштабах, например позволяют понять, что происходит при переходе от одной турбины к другой. Спутники и другие технологии дистанционного зондирования, которые могут автономно сканировать регион, полезны, но на их точность могут повлиять сильные дожди, и они не могут предоставлять информацию о ветре на разных высотах, например на высоте вращения ротора», — рассказала Цзя Ли Ван, соавтор исследования из Аргоннской национальной лаборатории, США.
Ученые подчеркнули необходимость введения новых систем разработки ветряных турбин, а также важность понимания того, как глобальное потепление скажется на климате в зоне размещения установок.
Материал опубликован в рамках совместного проекта с Национальным центром развития искусственного интеллекта. Подробнее о развитии ИИ в России — на сайте ai.gov.ru.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
