Внедрение искусственного интеллекта в солнечную энергетику демонстрирует высокую эффективность и перспективы для дальнейшего роста. Международный опыт показывает, что использование ИИ не только решает текущие проблемы отрасли, но и открывает новые горизонты для её развития. Такие достижения подчеркивают важность дальнейших исследований и внедрения инноваций в этой области.

Научная новизна исследования заключается в комплексном анализе взаимодействия технологий искусственного интеллекта и солнечной энергетики с учетом текущих мировых тенденций и перспектив развития. Несмотря на значительное количество исследований, посвященных отдельным аспектам применения ИИ в энергетике, системный подход к изучению их интеграции в солнечную энергетику на глобальном уровне представлен недостаточно.

В рамках данной работы:

– Разработан обобщенный подход к применению ИИ для решения ключевых задач солнечной энергетики. Это включает прогнозирование генерации, оптимизацию работы солнечных электростанций, а также управление энергосистемами с учетом международного опыта. Особое внимание уделено опыту США, где алгоритмы искусственного интеллекта активно применяются в крупных солнечных проектах, таких как инициатива Solar Forecasting 2.0, разработанная Министерством энергетики США.

– Выявлены и систематизированы факторы, способствующие развитию рынка ИИ-решений в солнечной энергетике, включая экономические, технологические и экологические параметры. Исследование охватывает примеры успешного внедрения технологий в странах с разным уровнем развития энергосистем, таких как Германия, Китай, Индия, Австралия и США. В частности, в США платформа National Renewable Energy Laboratory (NREL) использует ИИ для интеграции возобновляемых источников энергии в общую сеть, что сокращает потери энергии и улучшает её распределение.

– Проанализированы возможности применения ИИ для разработки новых материалов и технологий солнечных панелей. Исследование демонстрирует, как алгоритмы глубокого обучения и моделирования способствуют созданию более эффективных солнечных элементов. Особый акцент сделан на проектах, реализуемых в США, таких как использование ИИ для улучшения характеристик перовскитных солнечных элементов, что позволило достичь повышения КПД панелей до 29%.

– Обоснованы рекомендации для бизнеса и энергетических компаний по интеграции ИИ в солнечную энергетику с учетом специфики разных регионов. Например, для США рекомендованы решения по расширению децентрализованных систем на основе ИИ, таких как виртуальные электростанции (VPP), которые позволяют домохозяйствам с солнечными панелями активно участвовать в рынке электроэнергии.

– Предложен прогноз развития мирового рынка солнечной энергетики с применением ИИ до 2030 года. Этот прогноз включает анализ текущих инвестиций, политических инициатив и технологических достижений, а также изучение вклада США, которые являются лидером в привлечении венчурного капитала в сферу ИИ для возобновляемой энергетики.

Научная новизна исследования также заключается в междисциплинарном подходе, который сочетает анализ современных технологий ИИ, экологических потребностей и экономических вызовов энергетического сектора. Результаты работы вносят вклад в теоретическое осмысление применения инновационных технологий в устойчивом развитии, а также имеют практическую ценность для международного энергетического сообщества.

Практическая значимость данного исследования заключается в разработке рекомендаций и стратегий, которые могут быть использованы для внедрения технологий искусственного интеллекта в солнечную энергетику, как на уровне отдельных предприятий, так и в рамках национальных и международных энергетических систем. Основное внимание уделяется применению ИИ для повышения эффективности, надежности и экономической целесообразности работы солнечных электростанций, а также для оптимизации распределения и потребления энергии.