Naukowcy z Egiptu i Arabii Saudyjskiej opracowali najnowszy, inspirowany naturą algorytm, który ma służyć do optymalizacji produkcji ekologicznego wodoru. Gaz ma powstawać przy wykorzystaniu energii słonecznej i wiatrowej.

Hybryda

System, zaproponowany przez naukowców z Uniwersytetu Qassim w Arabii Saudyjskiej, Uniwersytetu Minia oraz Uniwersytetu Asuan w Egipcie opiera się na miksie OZE. Wykorzystuje się tu możliwości instalacji fotowoltaicznej i turbiny wiatrowej, funkcje elektrolizera wody, zbiornika wodoru, ogniwa paliwowego oraz falownika, który dostarcza wytworzoną energię elektryczną do odbiorców końcowych. Model, integrujący czyste źródła energii, ma służyć wytwarzaniu wodoru w systemie hybrydowym. Projekt jest możliwy do zastosowania zarówno w opcji on-grid oraz off-grid (z przyłączeniem do sieci i bez niego).

– Zakłada się, aby system hybrydowy był zlokalizowany w regionie Ataka, w Zatoce Sueskiej (szerokość geograficzna 30,0, długość geograficzna 32,5) w Egipcie, a cały okres eksploatacji proponowanego studium przypadku wynosił 25 lat – precyzują naukowcy i tłumaczą mechanizm działania projektu: – Kiedy poziom wodoru w zbiorniku spada poniżej najniższego dopuszczalnego poziomu, niedobór energii elektrycznej potrzebnej do przechowywania wodoru w zbiorniku jest wysyłany z sieci krajowej.

Zarówno instalacje off-grid, jak i te podłączone do sieci mogą korzystać z możliwości hybrydowego projektu. Energia wiatrowa i słoneczna zasila elektrolizer, który wytwarza wodór. Następnie, jest on przechowywany w zbiorniku i wykorzystywany do produkcji energii elektrycznej przez ogniwo paliwowe.

To nie pierwsze eksperymenty z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w branży OZE. Pod koniec grudnia 2020 roku w Niemczech testowano możliwości algorytmów sztucznej inteligencji w procesie efektywniejszej produkcji ogniw PV.

Sztuczna inteligencja w produkcji fotowoltaiki

Sztuczna inteligencja naśladuje naturę

Model opracowany przez naukowców opiera się na metaheurystycznym algorytmie Improved Artificial Ecosystem Optimization (IAEO). Metaheurystyka jest ogólnym algorytmem, służącym do rozwiązywania problemów obliczeniowych. Według naukowców nowa wersja konwencjonalnego algorytmu Artificial Ecosystem Optimization (AEO) jest bardziej efektywna i złożona niż jej poprzedniczka. Algorytm AEO jest inspirowanym naturą – wykorzystuje naśladownictwo trzech typowych procesów żywych organizmów, takich jak produkcja, konsumpcja i rozkład.

W tym modelu rośliny są producentami, a zwierzęta odbiorcami. Dekompozytory to czynniki, które żywią się zarówno producentami, w postaci martwych roślin, jak i konsumentami, w postaci odpadów organizmów żywych. W algorytmie AEO jest tylko jeden czynnik rozkładający oraz jeden producent, a pozostałe osobniki są uważane za konsumentów.

– AEO jest powszechnie stosowany do optymalizacji przepływu energii w ekosystemie na Ziemi. Ekosystem może być wyrażony jako grupa żywych organizmów, które żyją w pewnej przestrzeni, a ekosystem opisuje relacje między nimi – stwierdzili naukowcy, dodając, że IAEO ma na celu głównie poprawę fazy konsumpcji.

Wykorzystanie algorytmu IAEO pozwala uzyskać lepsze wyniki pracy w porównaniu z innymi rodzajami algorytmów. Dodatkowo obliczono, że potrafi dostosowywać ilość zapotrzebowania na energię, równoważąc ją z wytwarzaniem i wykorzystaniem.

Model hybrydy został przedstawiony w pracy An improved artificial ecosystem optimization algorithm for optimal configuration of a hybrid PV/WT/FC energy system, opublikowanej w serii naukowej Alexandria Engineering Journal.

Sztuczna inteligencja wykorzystana w procesie recyklingu

źródło: PV Magazine

Artykuł stanowi utwór w rozumieniu Ustawy 4 lutego 1994 r. o prawie autorskim i prawach pokrewnych. Wszelkie prawa autorskie przysługują swiatoze.pl. Dalsze rozpowszechnianie utworu możliwe tylko za zgodą redakcji.