18、人工智能在可再生能源优化中的应用

人工智能在可再生能源优化中的应用

1. 引言

随着全球对可持续发展的关注不断增加，可再生能源（RE）的开发和利用变得至关重要。人工智能（AI）技术在可再生能源领域的应用，为提高能源效率、优化能源生产和管理提供了新的途径。本文将介绍AI在氢能、太阳能、风能和海洋能等可再生能源领域的应用。

2. 氢能中的人工智能

氢能发电的研究领域并非全新，但在所有能源来源中，氢能发电的占比最低。不过，AI在氢电厂的风险管理系统中成果丰硕。以下是一些能够预测性能并控制功率输入模块和滤波器（PEMF）的AI方法：
| 作者 | AI方法 | 应用 | 输入参数 | 结果 |
| — | — | — | — | — |
| Garg等 (2014) | MGGP (GP), SVR, ANN | 预测微生物燃料电池性能 | 硫酸亚铁和温度 | R² = 0.9872, 0.9568, 0.9588 |
| Prakasham等 (2011) | ANN, GA | 优化生物制氢 | pH、葡萄糖、木糖、接种物大小、接种物年龄 | R² = 0.9999 |
| Amirinejad等 (2013) | RBFNN, MLPNN | 预测质子交换膜燃料电池电压 | 电池温度、电流密度、进气温度和无机添加剂 | R² = 0.9955, 0.9961 |
| Entchev和Yang (2007) | ANN, ANFIS | 预测固体氧化物燃料电池性能 | 堆栈燃料流量、堆栈温度、堆栈气流、燃烧器燃料流量、堆栈进气温度、燃烧器燃烧温度、燃烧器气流 | 两者都好，但FC电压ANN表现更好 |
| Yap等 (2012) | ANN (