L’intelligence artificielle (IA) s’apprête à transformer les systèmes photovoltaïques en améliorant considérablement l’efficacité, la fiabilité et la prévisibilité de la production d’énergie solaire.
Une équipe de chercheurs des universités chinoises et malaisiennes a exploré l’impact de la technologie de l’IA sur les systèmes de production d’énergie photovoltaïque et leurs applications à l’échelle mondiale.
« Le message global est une perspective optimiste sur la manière dont l’IA peut conduire à des solutions énergétiques plus durables et efficaces », a indiqué Xiaoyun Tian de l’Université de Technologie de Pékin. « En améliorant l’efficacité et le déploiement des sources d’énergie renouvelable grâce à l’IA, il existe un potentiel significatif pour réduire les émissions mondiales de carbone et rendre l’énergie propre plus accessible et fiable pour une population plus large. »
Applications clés de l’IA dans les systèmes PV
Les chercheurs, issus de l’Université de Technologie de Pékin, de l’Académie chinoise des sciences, de l’Université de Hebei et de l’Universiti Tunku Abdul Rahman, ont concentré leur revue sur les applications cruciales de l’IA dans le suivi du point de puissance maximale, la prévision de la puissance et la détection des défauts au sein des systèmes PV.
Le point de puissance maximale (MPP) désigne le point de fonctionnement spécifique où une cellule PV ou une matrice PV entière produit sa puissance maximale sous les conditions d’illumination actuelles. Suivre et exploiter ce point, principalement en ajustant le point de fonctionnement de la matrice PV pour maximiser la puissance de sortie, constitue un problème important dans les systèmes solaires PV. Les méthodes traditionnelles sont souvent défectueuses, entraînant des problèmes tels que la réduction de l’efficacité, l’usure du matériel et des performances sous-optimales lors de changements météorologiques soudains.
Prévision de la puissance et détection des défauts
Les chercheurs ont examiné des publications démontrant comment les techniques d’IA peuvent atteindre des performances élevées dans la résolution du problème de suivi du MPP. Ils ont compilé des méthodes de publication présentant des méthodes d’IA simples et hybrides pour résoudre le problème de suivi, explorant les avantages et les inconvénients de chaque approche.
Le groupe a également examiné des publications présentant des algorithmes d’IA appliqués à la prévision de la puissance PV et aux technologies de détection des défauts. La prévision de la puissance, qui consiste à prédire la production de puissance PV sur une certaine période à venir, est cruciale pour l’intégration au réseau PV, car la part de l’énergie solaire dans le mix augmente chaque année et la nature intermittente de la production PV peut affecter la stabilité du réseau. La détection des défauts dans les systèmes PV peut identifier et localiser divers types de pannes dans le système PV, tels que les changements environnementaux, les dommages aux panneaux et les défaillances de câblage.
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Pour les systèmes PV à grande échelle, l’inspection manuelle traditionnelle est presque impossible et passive. Les algorithmes d’IA peuvent intervenir là où l’inspection manuelle échoue, en identifiant de manière proactive les écarts par rapport aux conditions de fonctionnement normales qui peuvent indiquer des défauts ou des anomalies.
Défis à relever
Bien que l’intégration de la technologie de l’IA optimise et améliore l’efficacité opérationnelle des systèmes PV, de nouveaux défis continuent d’émerger. Ces défis sont motivés par des questions telles que les normes révisées pour atteindre la neutralité carbone, la coopération interdisciplinaire et les réseaux intelligents émergents.
Les chercheurs ont souligné certains défis émergents et la nécessité de solutions avancées en IA, telles que l’apprentissage par transfert, l’apprentissage par peu d’exemples et l’informatique en périphérie.
Selon les auteurs de l’article, les prochaines étapes devraient se concentrer sur la recherche avancée visant à améliorer les techniques d’IA qui ciblent les défis uniques des systèmes PV ; la mise en œuvre pratique des solutions d’IA dans l’infrastructure PV existante à plus grande échelle ; l’extension de l’intégration réussie de l’IA ; le développement de cadres politiques de soutien encourageant l’utilisation de l’IA dans les énergies renouvelables ; l’augmentation de la sensibilisation aux avantages de l’IA pour améliorer l’efficacité des systèmes PV ; et, en fin de compte, l’alignement de ces avancées technologiques sur les objectifs mondiaux de durabilité.
« Les techniques basées sur l’IA sont essentielles pour le développement futur et l’adoption généralisée des technologies solaires à l’échelle mondiale », a déclaré Tian.
Article dans CAAI Artificial Intelligence Research : «A Comprehensive Review of Artificial Intelligence Applications in the Photovoltaic Systems»
