– Внедрение ИИ для повышения эффективности солнечных электростанций. Результаты исследования могут быть использованы энергетическими компаниями для интеграции ИИ в процесс управления солнечными парками. Использование алгоритмов машинного обучения для прогнозирования выработки и диагностики состояния оборудования позволяет значительно снизить операционные расходы и увеличить общую производительность. Примером является использование систем искусственного интеллекта для оптимизации работы солнечных панелей в таких странах, как США и Китай, где такие решения помогли увеличить эффективность на 18—20%.

– Разработка рекомендательных систем для управления энергетическими системами. Одним из значимых результатов исследования является предложение системы рекомендаций для управления потоками энергии, основанной на ИИ, для различных регионов мира. Включение таких систем в управление энергосетями позволяет эффективно балансировать нагрузку и снижать потери на транспортировку электроэнергии. Это также способствует интеграции солнечной энергии в энергосистемы с высоким уровнем потребления, как это осуществляется в Германии и Австралии.

– Рекомендации для государства и органов управления. Результаты исследования имеют практическую ценность для государственных структур и органов, занимающихся разработкой энергетической политики. Предложенные рекомендации могут быть использованы для формирования более эффективных стратегий перехода на возобновляемые источники энергии, а также для стимулирования инноваций в области использования ИИ в энергетическом секторе. В частности, для США это может включать внедрение новых стандартов и политик по интеграции ИИ в солнечную энергетику, что способствует достижению целей по снижению выбросов углекислого газа и ускорению перехода на устойчивые источники энергии.

– Развитие новых бизнес-моделей. В ходе исследования предложены новые бизнес-модели для солнечной энергетики, которые основываются на использовании ИИ и цифровых технологий. Это включает создание виртуальных электростанций (VPP) в странах с развитыми рынками солнечной энергетики, таких как США и Австралия, где отдельные потребители могут продавать излишки электроэнергии, вырабатываемой их солнечными панелями, в общую энергосеть. Такой подход не только помогает снизить затраты на электроэнергию для домохозяйств, но и способствует более эффективному распределению ресурсов в глобальной энергетической системе.

– Инновационные подходы к разработке солнечных панелей с использованием ИИ. Разработки в области искусственного интеллекта в сфере материаловедения открывают новые горизонты для создания более эффективных и дешевых солнечных панелей. С помощью ИИ можно ускорить процессы разработки и тестирования новых материалов, таких как перовскиты, которые обладают высокой эффективностью преобразования солнечной энергии. Применение ИИ в этих исследованиях позволит значительно ускорить процесс перехода на более доступные и эффективные солнечные панели.

Практическая значимость исследования заключается в возможности использования его результатов для улучшения эффективности солнечной энергетики, разработки новых технологий и моделей бизнеса, а также для формирования государственных стратегий в области устойчивого энергетического развития. Исследования, проведенные в монографии, способствуют интеграции новых технологий в энергетические системы, повышению их устойчивости и конкурентоспособности на международной арене, а также позволяют выработать рекомендации для оптимизации использования солнечной энергии с помощью искусственного интеллекта.