Дайджест ветроэнергетики с 20-26 февраля 2023 года
#РАВИ #АРВЭ #брифинг
♻️⚡️🎤РАВИ (Российская ассоциация ветроиндустрии) и АРВЭ (Ассоциация развития возобновляемой энергетики) приглашают вас на брифинг «ВИЭ в России: перспективы технологического суверенитета».
3 марта (пятница) в 10-00

#Будущее_своими_руками
♻️80% лопастей к ветрякам, 75% гондол и 55% опор для морских ВЭС делают в Китае.
Доля Китая в мировом производстве кобальта составляет почти 70%, лития — 60%, а меди — 35%. На изготовление алюминия и стали приходится 35% и 50%. При этом мировая зависимость от самого оборудования, производимого в Китае, еще выше.
⚡️«Энергозависимостей» разных видов в мире еще много, создавать их своими руками – преступно.

🔹Резюме по машиностроению из Послания Президента

#технологии
Беспилотники в ТЭКе: полет нормальный? Дроны в ветроэнергетике востребованный продукт.

Авиационная отрасль заинтересовалась разработкой по переработке лопастей ВЭС.

Беспилотники для обслуживания морских ВЭС.

♻️#зеленый #водород
106 ГВт мировая мощность электролизеров. К 2025 году существует риск значительного избытка производственных мощностей, особенно если производственные проекты (под ними часто подразумеваются проекты ВИЭ) не будут реализованы.

Структуры «Росатома», «Роснано» и «Газпромбанка» учредили «Национальный союз развития водородной энергетики» (Национальный водородный союз).

🔥#ВыбирайСвоё
Роскосмос следит за строительством первой ветряной электростанции Мурманской области.

На Курском электроаппаратном заводе запустили сборку зарядных станций для электрокаров.

В Троицке создали мобильный накопитель энергии.

🚢#судостроение
В судостроении предлагают вернуться к универсальному движителю – силе ветра.
В мире для строительства морских ветряков не хватает специализированных судов.

#цифра
$490 млрд составили капитальные затраты на ветряные и солнечные активы в 2022 году в мире. Впервые превысив инвестиции в новые и существующие нефтяные и газовые скважины.

9,4 ГВт морских ветроэнергетических станций было установлено в мире в 2022 году.
6,8 ГВт из них установлено в Китае.

#уроки_от_смежников
🔹Для строительства СЭС не хватает рабочих рук.

Подписывайтесь на @wind_power_russia
Энергия ветра — это больше, чем просто технология.

#Технологии
Ученые Томского политехнического университета предложили новую технологию, позволяющую повысить экологичность и эффективность сжигания мазутного топлива, на котором в России работают более 2 тыс. котельных и семь ТЭЦ.

Томские физики предложили использовать в котельных и на ТЭЦ не мазут в чистом виде, а водомазутную смесь, и располагать горелки, распыляющие топливо, под углом менее 10 градусов друг к другу. Тогда, по данным разработчиков, вредные выбросы в атмосферу сократятся на 9-14%, а производство тепловой и электроэнергии станет дешевле на 10%.

#Технологии #Атом
Российские ученые из Курчатовского института разработали технологию сухого хранения отработанного ядерного топлива

Сейчас в мире эксплуатируют порядка 450 атомных реакторов, которые на выходе ежегодно дают порядка 900 тонн отработанного ядерного топлива (ОЯТ). Это сложная проблема, решение которой отложено на будущее. В России ОЯТ хранится в так называемых хранилищах бассейного типа, которые имеют много недостатков, главный из которых — высокие капитальные затраты на строительство.

Со многих атомных блоков, которые Россия строит за рубежом, отработанное ядерное топливо ввозится обратно в страну. Но мировые тенденции складываются таким образом, что доставка такого топлива стала очень дорогой. Сухие хранилища позволят хранить отработавшие сборки прямо на объектах или в отдельных территориальных зонах.

Доведя технологию до промышленного внедрения Россия сможет снизить затраты на строительство хранилищ отработанного ядерного топлива и повысить конкурентоспособность страны в области атомной энергетики.

#Технологии #Водород
Созданный год назад Научно-исследовательский институт водородной энергетики Уральского федерального университета готовится представить первые практические результаты. К концу этого года он должен продемонстрировать прототип стека твердооксидных топливных элементов (ТОТЭ) из материалов российского производства. Конструктивно стек ТОТЭ представляет собой небольшое устройство с размером единичных элементов, как правило, до 15 х 15 см при вырабатываемой электрической мощности около 2 кВт. Особенностями ТОТЭ являются высокая температура эксплуатации (700 — 800 °С) и максимальная эффективность в сравнении с любыми другими устройствами для генерации электроэнергии. Изготавливаемый в НИИ ВЭ прототип стека имеет пока уменьшенные размеры единичных элементов 5 х 5 см, однако уже в ближайших планах — изготовление стека размером 10 х 10 см.

#Технологии #Интересно Будет ли Минэнерго в будущем бороться с ИИ также, как с и майнингом?

К 2027 году потребление электроэнергии искусственным интеллектом потенциально может составить половину процента от мирового потребления электроэнергии.

Но оценка действительных объемов потребления электроэнергии ИИ в настоящем и будущем сильно затруднена, поскольку эта информация не раскрывается компаниями, а размеры моделей с ИИ неуклонно растут.

При этом, потребление энергии ИИ изменчиво и больше похоже на пилообразный график, чем на гладкую линию, к которая свойственна для большинства операторов центров обработки данных.

#Энергосистема #Технологии #ИИ
Развитие энергетики будет неразрывно взаимосвязано с развитием искусственного интеллекта

Учитывая устойчивую тенденцию к усложнению энергетических систем, которые вынуждены поддерживать разнонаправленные потоки электроэнергии между распределенными генераторами, сетью, электромобилями и домохозяйствами, выступающими в т. ч. и в роли производителей электроэнергии, устойчивое развитие и даже функционирование энергосистем без использования ИИ становится маловероятным.

Уже сейчас умные счетчики производят в несколько тысяч раз больше данных, чем их аналоговые предшественники. Новые поколения устройств мониторинга потоков электроэнергии в сети передают операторам на порядок больше данных, чем технологии, которые они заменяют. Мировой парк ветряных турбин включает в себя более 400 млрд точек данных.

В результате значительно возрастает потребность в обмене информацией, ее анализе, в более мощных инструментах планирования и эксплуатации энергетических систем.

И тут на сцену выходит стремительно развивающийся ИИ. Модели машинного обучения становятся все более совершенными, вычислительные мощности, необходимые для их разработки, удваиваются каждые пять-шесть месяцев с 2010 года. Некоторые алгоритмы ИИ даже способны самостоятельно программировать и изменять свой собственный код. ИИ уже используется более чем в 50 различных областях энергетической системы, а потенциал данного рынка оценивается в $13 млрд.

Одним из наиболее распространенных применений ИИ в энергетическом секторе является улучшение прогнозирования спроса и предложения. Так, например, нейронная сеть серьезно улучшила точность прогнозов ветропарка мощностью 700 МВт на 36 часов вперед. Что в совокупности с другими преимуществами ИИ увеличило финансовые результаты парка ВЭС на 20%. Другая компания разработала приложение для прогнозирования спроса на энергию с поддержкой ИИ, которое позволяет менеджерам коммерческих зданий избегать пиковых затрат и получать выгоду от тарифов с учетом времени использования.

Еще одним ключевым приложением ИИ является прогнозное техническое обслуживание, при котором производительность энергетического оборудования постоянно контролируется и анализируется для заблаговременного выявления потенциальных неисправностей. Так, например, алгоритм машинного обучения для прогнозирования необходимости замены кабелей среднего напряжения в сети и их профилактическое обслуживание потенциально может сократить перебои в электросети до 30%. Установка датчиков на линиях электропередачи для мониторинга уровня вибрации позволяют сократить количество отключений электроэнергии по этим кабелям на 15%. А применение ИИ для анализа данных с умных счетчиков клиентов сетевых организаций позволяет выявлять возникновение проблем на оборудовании потребителей.

ИИ присущи и свои риски, которые необходимо учитывать и устранять. К ним относятся, но не ограничиваются ими, угрозы кибербезопасности и конфиденциальности, влияние искажений или ошибок в данных, а также некорректные корреляции из-за недостаточного обучения, ошибок в данных или кодировании, нехватка и высокая стоимость квалифицированных специалистов по обработке данных и программистов, необходимость постоянного повышения квалификации сотрудников, большие объемы потребления электроэнергии ИИ (обучение одной модели требует электроэнергии больше годового потребления 100 домохозяйств в США) и рваный график такого потребления, проблема ответственности за негативные последствия от применения ИИ, который был разработан одной компанией, а применяется другой, масштаб негативных последствий для энергосистем и экономик от возможной некорректной работы моделей ИИ.