ИИ и солнечная энергетика: перспективы мирового рынка - Илья Чаплыгин

ИИ и солнечная энергетика: перспективы мирового рынка

Страниц

55

Год

Данная монография охватывает ключевые аспекты внедрения искусственного интеллекта в солнечную энергетику. В исследовании акцентируется внимание на инновационных методах, способствующих оптимизации процессов генерации электроэнергии и точному прогнозированию солнечной активности. Также в работе представляется детальный анализ экономических и социальных последствий использования ИИ в данной области, что позволяет более глубоко понять влияние технологий на устойчивое развитие.

Монография будет полезна не только предпринимателям и исследователям, но и специалистам, работающим в сферах энергетики, экологии, экономики и цифровых технологий. В ней представлены практические рекомендации, которые помогут внедрять инновации в бизнес-модели и улучшать управление ресурсами.

Рецензенты данной работы — это признанные профессионалы в своих областях: Хачатурова Карина Робертовна, кандидат педагогических наук и опытный учитель физики, а также Ялунер Елена Васильевна, доктор экономических наук, профессор и заведующая кафедрой экономики предпринимательства в Санкт-Петербургском государственном экономическом университете. Их экспертиза подтверждает высокий уровень исследования и его значимость для дальнейших разработок в области солнечной экономики.

В заключение, монография открывает новые горизонты для изучения взаимодействия ИИ и солнечной энергетики, подчеркивая необходимость междисциплинарного подхода для достижения максимальной эффективности в данной сфере.

Читать бесплатно онлайн ИИ и солнечная энергетика: перспективы мирового рынка - Илья Чаплыгин

© Илья Сергеевич Чаплыгин, 2025


ISBN 978-5-0065-4535-9

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

1. Введение

1.1. Актуальность темы

В последние десятилетия мировое энергопотребление продолжает неуклонно расти. По данным Международного энергетического агентства (МЭА), в 2022 году объем вырабатываемой электроэнергии достиг 26 000 ТВт·ч, что на 3% выше, чем в 2021 году. Прирост связан как с восстановлением экономики после пандемии COVID-19, так и с ростом энергопотребления в странах с развивающимися рынками, таких как Индия и Бразилия. В то же время, около 60% выработки электроэнергии по-прежнему обеспечивается за счет угля, нефти и природного газа, что существенно влияет на уровень выбросов углекислого газа.

Климатическая повестка, изложенная в Парижском соглашении 2015 года, предусматривает снижение глобальных выбросов CO₂ до 2030 года на 45% по сравнению с уровнями 2010 года. Достижение таких целей невозможно без активного внедрения возобновляемых источников энергии, среди которых солнечная энергетика занимает особое место. Солнечная энергия – это практически неисчерпаемый ресурс, способный обеспечить до 70% мирового энергопотребления, согласно исследованию Стэнфордского университета.

Тем не менее, широкомасштабное использование солнечных технологий сталкивается с рядом проблем, среди которых наиболее значимыми являются нестабильность выработки электроэнергии и сложность интеграции солнечных электростанций в существующие энергосистемы. Например, исследования Национальной лаборатории возобновляемой энергии США показывают, что разница в уровнях выработки между солнечными парками в засушливый сезон и период облачности может достигать 50%. Это ставит перед энергокомпаниями задачу точного прогнозирования генерации и эффективного распределения ресурсов.

В данном случае на помощь приходит искусственный интеллект (ИИ). Алгоритмы машинного обучения и прогнозной аналитики позволяют анализировать большие объемы данных о погодных условиях, производительности солнечных панелей и уровнях энергопотребления в режиме реального времени. По данным консалтинговой компании McKinsey, внедрение ИИ в солнечную энергетику может увеличить общую эффективность генерации на 20%, одновременно сокращая операционные затраты на 15%.

На международной арене технологии ИИ находят применение в крупнейших проектах солнечной энергетики. В Китае, являющемся лидером по количеству установленных солнечных панелей (390 ГВт в 2023 году), используются системы искусственного интеллекта для управления сетями, охватывающими более 500 миллионов потребителей. В Индии алгоритмы машинного обучения внедрены в программу KUSUM, которая позволяет использовать солнечные фермы для подачи электроэнергии в сельские районы, где ранее наблюдалась нехватка ресурсов.

Европейские страны также активно инвестируют в технологии ИИ для управления возобновляемыми источниками энергии. В Германии, где доля солнечной энергии составляет 18% от общего объема генерации, используются цифровые платформы на основе искусственного интеллекта, которые обеспечивают оптимальное распределение энергии в зависимости от спроса и предложения. Такие решения позволяют снизить уровень потерь энергии на транспортировку на 12% и сократить выбросы углекислого газа на 8 миллионов тонн ежегодно.