Prognozowanie globalnego potencjału energii słonecznej za pomocą modeli uczenia maszynowego i głębokiego

Dlaczego światło słoneczne i inteligentne komputery mają znaczenie

W miarę jak świat się ociepla, a ekstremalne zjawiska pogodowe stają się częstsze, społeczeństwa poszukują czystszych sposobów zasilania domów, transportu i przemysłu. Panele słoneczne są jedną z najbardziej obiecujących opcji: stają się tańsze, bardziej wydajne i można je instalować praktycznie wszędzie tam, gdzie świeci słońce. Badanie stawia proste, lecz istotne pytanie: jak daleko może posunąć się energia słoneczna do połowy tego stulecia i co by to oznaczało dla miksu energetycznego, jeśli użyjemy nowoczesnych narzędzi danych do spojrzenia w przyszłość?

Patrząc w przeszłość, by zobaczyć przyszłość

Naukowcy zgromadzili szczegółowe dane globalne z lat 2000–2022, obejmujące zużycie energii elektrycznej, udział energii ze źródeł słonecznych oraz podstawowe składniki pogodowe napędzające produkcję słoneczną: nasłonecznienie, temperaturę i prędkość wiatru. W tym okresie moc zainstalowana fotowoltaiki na świecie wzrosła z zaledwie 1,23 gigawata w 2000 r. do ponad 1 000 gigawatów w 2022 r., a roczna produkcja energii słonecznej skoczyła z około 1 terawatogodziny do ponad 1 300. Liczby te odzwierciedlają tańsze panele, lepsze technologie i silne wsparcie polityczne w krajach takich jak Chiny, Indie, Stany Zjednoczone i w całej Europie. Zespół wykorzystał te historyczne wzorce jako podstawę prognoz sięgających 2050 r.

Dwa inteligentne sposoby prognozowania mocy słonecznej

Aby przewidzieć przyszłość, autorzy zwrócili się do dwóch rodzin modeli komputerowych specjalizujących się w danych czasowych. Pierwszy, nazywany SARIMAX, należy do tradycyjnego warsztatu statystyków; wyszukuje powtarzające się wzorce i trendy i może uwzględniać czynniki zewnętrzne, takie jak temperatura czy wiatr, które wpływają na produkcję słoneczną. Drugi, znany jako temporalna sieć konwolucyjna, to podejście głębokiego uczenia, które analizuje długie odcinki danych jednocześnie i potrafi ujawnić bardziej złożone, nieliniowe zależności. Oba modele były trenowane i testowane na tym samym globalnym zbiorze danych, a ich dokładność oceniano standardowymi miarami błędu i dopasowania. W tych testach SARIMAX nieco przewyższył model głębokiego uczenia, dając ogólnie precyzyjniejsze prognozy.

Jak duża może być energia słoneczna

Używając tych narzędzi, badacze prognozują, że globalna energetyka słoneczna będzie nadal szybko się rozwijać. Według SARIMAX moc zainstalowana może wzrosnąć z około 1 300 gigawatów w 2023 r. do ponad 11 600 gigawatów do 2050 r. Model głębokiego uczenia daje bardzo podobną wartość górną, nieco powyżej 11 500 gigawatów. Produkcja energii elektrycznej ze słońca wykazuje podobny dramatyczny wzrost: z poniżej 2 000 terawatogodzin w 2023 r. do około 15 000–16 000 terawatogodzin w 2050 r. według obu modeli. Innymi słowy, świat mógłby wytwarzać ponad dziesięć razy więcej energii słonecznej niż dziś w połowie stulecia, jeśli obecne trendy się utrzymają, a polityka pozostanie w dużej mierze wspierająca.

Zmienny miks energii na świecie

Badanie analizuje również, jak ten wzrost energii słonecznej wpisuje się w szerszy miks źródeł energii — paliw kopalnych, energii jądrowej i wszystkich odnawialnych razem. Historycznie paliwa kopalne dominowały, podczas gdy odnawialne i jądrowe dostarczały mniejszy udział. Modele sugerują, że do 2050 r. energia odnawialna, napędzana w dużej mierze przez energię słoneczną, wzrośnie ponad trzykrotnie w porównaniu z 2023 r., osiągając około 26 000–31 000 terawatogodzin rocznie. Energia jądrowa pozostaje w przybliżeniu na stałym poziomie lub nieco maleje, podczas gdy produkcja elektryczności z paliw kopalnych nadal rośnie, zwłaszcza w scenariuszu SARIMAX, choć wolniej niż odnawialne źródła. Oznacza to, że nawet przy imponującym wzroście czystej energii, konieczne byłyby zdecydowane działania, aby ograniczyć węgiel, ropę i gaz, jeśli ludzkość chce osiągnąć rygorystyczne cele klimatyczne.

Co to oznacza dla codziennego życia

Dla osoby niebędącej specjalistą techniczne szczegóły narzędzi prognostycznych mają mniejsze znaczenie niż ich przekaz: istnieje duży potencjał słoneczny, który może zasilić znaczną część działalności ludzkiej, a jego rola ma rosnąć gwałtownie. Badanie wykazuje, że tradycyjne metody statystyczne, odpowiednio dopasowane i zasilone dobrymi danymi, mogą dorównywać lub przewyższać modniejsze techniki głębokiego uczenia w długoterminowych prognozach energetycznych. Co ważniejsze, oba podejścia wskazują w tym samym kierunku — przyszłość, w której energia słoneczna odgrywa centralną rolę w światowym zaopatrzeniu w energię. Jeśli rządy połączą ten wzrost z politykami ograniczającymi użycie paliw kopalnych oraz wspierającymi magazynowanie energii, pojazdy elektryczne i usuwanie dwutlenku węgla, czystszy i bardziej stabilny klimat pozostaje w zasięgu ręki.

Cytowanie: Raza, M.A., Karim, A., Altayeb, M. et al. Global solar energy potential forecasting through machine learning and deep learning models. Sci Rep 16, 10466 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41357-x

Słowa kluczowe: energia słoneczna, energia odnawialna, transformacja energetyczna, zmiany klimatu, uczenie maszynowe