– Разработать рекомендации по внедрению технологий ИИ в солнечную энергетику с учетом специфики различных регионов мира и их энергетической политики.
– Выявить основные направления дальнейших исследований в области взаимодействия искусственного интеллекта и возобновляемых источников энергии.
Достижение данных задач позволит сформировать комплексное представление о роли искусственного интеллекта в трансформации энергетического сектора, а также разработать практические рекомендации для повышения конкурентоспособности и устойчивости мирового рынка солнечной энергетики.
1.3. Взаимодействие ИИ и солнечной энергетики в международной практике
Солнечная энергетика на протяжении последних десятилетий становится неотъемлемой частью глобального энергетического баланса. В 2022 году мировая мощность установленных солнечных электростанций превысила 1 ТВт, что обеспечило около 12% мирового производства электроэнергии, согласно данным Международного агентства по возобновляемым источникам энергии (IRENA). Однако эффективное использование солнечной энергии требует решения ряда сложных задач, включая управление нестабильной генерацией, оптимизацию работы энергосистем и снижение потерь в процессе передачи электроэнергии. Для решения этих проблем активно применяются технологии искусственного интеллекта (ИИ), которые открывают новые возможности для повышения эффективности отрасли.
На международном уровне технологии ИИ находят широкое применение в нескольких ключевых направлениях. Одним из наиболее перспективных является прогнозирование выработки солнечной энергии. Например, в США компания IBM разработала платформу Watson IoT, которая использует алгоритмы машинного обучения для анализа погодных данных, что позволяет с точностью до 95% прогнозировать уровень генерации солнечных электростанций. Это дает возможность операторам энергосистем планировать распределение ресурсов и минимизировать риски дефицита или избытка энергии.
Еще одним важным направлением является управление энергосистемами. В Германии, где доля солнечной энергии достигает 18% от общего объема генерации, используются интеллектуальные системы управления сетями, которые позволяют распределять энергию между регионами в зависимости от потребления. Такие решения обеспечивают не только стабильность энергоснабжения, но и сокращение потерь при транспортировке электроэнергии на 12—15%.