AI alati za mjerenje učinkovitosti solarnih sustava

Nestanak struje u kući uvijek je veliki problem svakome od nas, posebice ako potraje duže. Ako uz struju iz električne mreže koristite i struju koju sami proizvodite vlastitim fotonaponskim sustavom situacija je puno bolja, no znanstvenici američkog Instituta tehnologije Stevens, odlučili su detaljno istražiti što se događa u oba slučaja i koliko na solarne sustave utječu ekstremni vremenski uvjeti, snježne oluje, noć i drugi "elementi".

"Utrkujemo se prema elektrifikaciji kako bismo se borili protiv klimatskih promjena, ali također moramo razumjeti rizike koji su uključeni", kaže Stevensov profesor Philip Odonkor koji je vodio istraživački projekt. "Dakle, što se događa s tim solarnim i električnim kućama kada nestane struje?"

U novoj studiji objavljenoj u časopisu Journal of Smart Cities and Society znanstvenici istražuju budućnost elektrificiranih američkih domova koristeći AI i analizirajući podatke američkog Ministarstva energetike (DOE).

Tim je duboko istražio energetske obrasce 129.000 obiteljskih kuća u osam država, kako bi otkrio skrivene energetske potpise koji razlikuju potpuno elektrificirane domove, one koji se u potpunosti napajaju električnom energijom, od onih koji koriste kombinaciju izvora energije.

Za identificirane kuće s mješovitom energijom tim je također radio na preciznom utvrđivanju koji su uređaji prešli na električnu energiju, a koji nisu.

Nakon obrade i analize skupa podataka, Odonkorov tim otkrio je da se energetski potpisi domova mogu razlikovati, ali i daju kritične uvide u otpornost pojedinačnih domova.

Kuće na solarni pogon, na primjer, pokazale su impresivnu otpornost tijekom ljetnih toplinskih valova. Međutim, pokazale su se nevjerojatno ranjivima tijekom zimskih oluja. Zapravo, potpuno elektrificirani domovi bili su gotovo tri puta osjetljiviji na zimske uvjete, u usporedbi s onima koji crpe energiju iz mješovitih izvora energije.

"Razmislite o Teksasu 2021., kada su milijuni ostali bez struje tijekom zimske oluje", objašnjava Odonkor. "Kako sve više domova postaje potpuno električno, moramo se pripremiti za ove scenarije. Solarni paneli pomažu ljeti, ali ne mogu zadovoljiti intenzivne zahtjeve za grijanjem koji se javljaju tijekom zime."

Odonkorov tim razvio je nove modele strojnog učenja koji mogu identificirati energetske sustave i ranjivosti pojedinog doma s više od 95% točnosti, koristeći samo njegove obrasce potrošnje energije. Novi pristup omogućuje komunalnim službama i službama za hitne slučajeve da precizno utvrde rizična kućanstva u cijelom susjedstvu, bez potrebe za invazivnim pregledima ili inspekcijama.

"Do sada smo zapravo morali ići od vrata do vrata kako bismo utvrdili je li kuća potpuno električna", napominje Odonkor. "Sada možemo automatski identificirati najugroženije domove dok još uvijek štitimo privatnost ljudi. Ovo će promijeniti način na koji se pripremamo i reagiramo na ekstremne vremenske uvjete, omogućujući brže i ciljanije djelovanje kada je to najpotrebnije." 

Potencijalne koristi studije protežu se izvan pojedinačnih vlasnika kuća. Dok gradovi rade na izgradnji otpornosti na klimatske promjene, ovi novi alati mogli bi pomoći jedinicama hitnih službi u zajednici da daju prioritet odgovorima tijekom prekida opskrbe energijom, a također bi mogli pomoći urbanistima u dugoročnom razvoju otpornijeg stambenog sustava.

Nalazi tima služe kao upozorenje da ćemo trebati implementirati strategije koje štite ranjiva solarna i električna kućanstva tijekom zimskih kriznih situacija.

"Put do održivih gradova nije samo ozelenjavanje, radi se o tome da ostanemo otporni, naglašava Odonkor. "Dok oblikujemo budućnost urbanog stanovanja, razumijevanje ranjivosti nije samo luksuz već je ključno za očuvanje sigurnosti zajednica."