هل الذكاء الاصطناعي هو مستقبل الطاقة الخضراء؟

الطاقة الخضراء ضرورية في مكافحة تغير المناخ. يحتاج العالم إلى استخدام طاقة أقل والتحول إلى مصادر أقل ضررًا، لكن هذا أكثر تعقيدًا مما يبدو للوهلة الأولى. قد يكون الذكاء الاصطناعي هو الجزء المفقود من اللغز.

الخبراء لديهم تم تحديد أكثر من 50 حالة استخدام للذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة. العديد من هذه التطبيقات تدعم التحول إلى البنية التحتية للطاقة المستدامة. فيما يلي نظرة على بعض أهم الاستخدامات، مع تسليط الضوء على السبب الذي يجعل الذكاء الاصطناعي هو مستقبل الطاقة الخضراء. 

الشبكات الذكية

تعد الشبكات الذكية، التي تدعم تدفقات الكهرباء في الاتجاهين وتستخدم تقنيات البيانات واسعة النطاق، أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي شيوعًا في مجال الطاقة. يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل الآلاف من نقاط البيانات تنتج هذه الشبكات لتمكين التعديلات في الوقت الفعلي. تعتبر هذه التغييرات المستمرة أساسية لمعالجة أحد أكبر التحديات التي تواجه مصادر الطاقة المتجددة - التقطع.

لا تستطيع الألواح الشمسية وتوربينات الرياح توليد الطاقة عند الطلب لأنها تعتمد على الأحداث الطبيعية المتقلبة. غالبًا لا تتوافق فترات الجيل الأعلى مع ذروة الاستهلاك أيضًا. في الشتاء يا ناس استخدام المزيد من الطاقة في الصباح وفي المساء عندما يحل الظلام، لكن الألواح الشمسية لا تنتج الطاقة في الظلام.

تساعد الشبكات الذكية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي عن طريق إرسال الطاقة إلى حيث تشتد الحاجة إليها في أي وقت. عندما يكون التوليد مرتفعًا والاستهلاك منخفضًا، يتم إرسال المزيد من الكهرباء إلى التخزين. يقومون بتوزيع الطاقة المخزنة عندما ينمو الاستخدام وينخفض ​​الإنتاج. ونتيجة لذلك، أصبحت الطاقة المتجددة أكثر موثوقية.

التوسع المتجدد المستنير

وبالمثل، ليست كل المناطق مناسبة بنفس القدر لمصادر الطاقة المتجددة. تنتج الألواح الشمسية المزيد من الطاقة في المناطق التي بها الكثير من ضوء الشمس، وذلك بسبب تشتد الرياح على الارتفاعات العاليةتوربينات الرياح هي الأفضل للمناطق الجبلية. ومع ذلك، فإن تعقيدات ملكية الأراضي وتأثير البناء على الحياة البرية القريبة تزيد من تعقيد الأمر.

يمكن أن تساعد نماذج التعلم الآلي من خلال تحليل كل هذه العوامل المعقدة في وقت واحد. يستطيع الذكاء الاصطناعي تسليط الضوء على المواقع المثالية لبناء بنية تحتية جديدة متجددة بشكل أسرع وأكثر دقة من قدرة البشر. كلما أصبحت هذه القرارات أكثر تعقيدًا، كلما أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة.

ومن خلال الاعتماد على رؤى الذكاء الاصطناعي، يمكن لشركات الطاقة العثور على الأماكن التي يمكن أن تنتج فيها الأنظمة المتجددة أكبر قدر من الطاقة بأقل تكلفة وتأثير بيئي. ويتيح اتخاذ القرار المستنير هذا انتقالاً أكثر سلاسة وأمانًا إلى الكهرباء الخالية من الانبعاثات.

صيانة الشبكة

ولأن الطاقة الخضراء بطبيعتها أكثر تقلبا من البدائل حسب الطلب، فإن صيانتها أكثر أهمية. وأي أعطال يمكن أن تتسبب في انقطاع التيار الكهربائي على نطاق واسع، كما أن تكاليف الإصلاح المرتفعة تؤدي إلى تفاقم الأسعار الباهظة بالفعل لهذه الأنظمة. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي من خلال الصيانة التنبؤية.

تتوقع الصيانة التنبؤية فشل المعدات من خلال تعلم كيفية تحديد علامات الإنذار المبكر. تنبه هذه الأنظمة الفنيين إلى المشكلات في حين أنها لا تزال صغيرة وسهلة الإصلاح وبأسعار معقولة. ونتيجة لذلك، الصيانة التنبؤية يقلل من وقت التوقف عن العمل ويحسن الكفاءة على مستوى لا يمكن لممارسات الإصلاح التقليدية الوصول إليه.

تعد استراتيجية الصيانة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مفيدة أيضًا للشبكات غير المتجددة الحالية. يمكن لشركات المرافق تقليل هدر الطاقة وتعطيلها من خلال الحفاظ على شبكات الطاقة في حالة أفضل. ونتيجة لذلك، فإنها توفر نفس الكمية من الكهرباء مع انبعاثات أقل.

تحسين كفاءة الطاقة

تعد الكفاءة جزءًا رئيسيًا آخر من التحول إلى الطاقة الخضراء. يؤدي تقليل الاستهلاك في البيئات التي تعمل بالوقود الأحفوري إلى تقليل الانبعاثات قبل أن تتحول المناطق إلى مصادر الطاقة المتجددة. إن الكفاءة الأعلى في المناطق التي تستخدم مصادر الطاقة المتجددة بالفعل تعني أن مصادر الطاقة المتقطعة هذه لن تضطر إلى إنتاج قدر كبير من الكهرباء لتلبية احتياجات الناس.

ويشبه دور الذكاء الاصطناعي في هذا المجال كيفية عمل الشبكات الذكية. يمكن لأجهزة إنترنت الأشياء (IoT) التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في المنازل والشركات ومحطات الطاقة تحليل الظروف في الوقت الفعلي وضبط توصيل الطاقة استجابةً لذلك. وبهذه الطريقة، يمكنهم استخدام أقل قدر ممكن من الكهرباء مع دعم نفس العمليات.

تعتبر منظمات الحرارة الذكية مثالاً ممتازًا لهذا المفهوم في العمل. وعلى الرغم من بساطة هذه الأجهزة نسبيًا، إلا أنها تقلل من استخدام التدفئة والتبريد بنسبة 8% سنوياً في المتوسط. إن تطبيق نفس التكنولوجيا التكيفية على بيئات واسعة النطاق يمكن أن يؤدي إلى توفير كبير في الطاقة.

تحسين سلسلة التوريد

وبالمثل، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقلل من البصمة الكربونية لسلسلة توريد الطاقة الأكبر حجما. يمكن لنماذج التعلم الآلي تحليل شبكات الطاقة للعثور على المناطق التي يمكن أن تؤدي التغييرات الطفيفة فيها إلى تقليل الانبعاثات. من السهل أن تفوت العين البشرية العديد من هذه الفرص، لكن الذكاء الاصطناعي فعال للغاية في هذا النوع من التحليل.

على سبيل المثال، محولات الطاقة المجددة القضاء على النفايات والانبعاثات من تصنيع واحدة جديدة. من السهل التغاضي عن هذا البديل بسبب بساطته ولكنه يمكن أن يؤثر بشكل كبير على شبكة الكهرباء. يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأماكن التي تكون فيها إعادة التدوير هي المسار الأفضل للمضي قدمًا والتوصية بها لشركات المرافق.

يمكن أن تنبع تخفيضات الانبعاثات أيضًا من استخدام مورد أقرب، أو المباعدة بين الشحنات بشكل مختلف، أو العثور على مصادر المواد المعاد تدويرها. يمكن لتحليلات الذكاء الاصطناعي العثور على أفضل مزيج من هذه العوامل المعقدة لضمان أن تصبح سلاسل إمداد الطاقة فعالة قدر الإمكان.

نمذجة الطقس

سوف تزداد أهمية التنبؤ بالطقس وتحليله مع اعتماد العالم بشكل أكبر على الطاقة المتجددة. إن فعالية الذكاء الاصطناعي المؤكدة في المهام التنبؤية تجعلها الأداة المثالية للوظيفة.

وتستخدم بعض المنظمات بالفعل نماذج التعلم العميق للتنبؤ بمستويات توليد الطاقة الشمسية، والتي تختلف بشكل كبير باختلاف الظروف الجوية. يعد نهج الذكاء الاصطناعي هذا أكثر دقة في هذا التنبؤ من التنبؤ التقليدي. ونتيجة لذلك، يصبح التخطيط للتحولات الفعالة للطاقة الخضراء أسهل.

يمكن للحلول المماثلة أيضًا إعداد شركات المرافق للأحداث الجوية القاسية القادمة. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تنبيه السلطات بالظروف التي قد تعطل مصادر الطاقة الخضراء. ومع هذه التحذيرات المبكرة، يمكن لشركات الطاقة ضمان احتياطيات كافية من الطاقة وحماية بنيتها التحتية لمنع الأضرار والانقطاعات.

تداول الطاقة في الوقت الحقيقي

ميزة أخرى للذكاء الاصطناعي للطاقة الخضراء هي أنه يتيح تداول الطاقة بشكل أسرع وأكثر ربحية. وعلى عكس مصادر الطاقة التقليدية، تسمح مصادر الطاقة المتجددة للناس بتوليد الكهرباء الخاصة بهم من خلال الألواح الشمسية أو التوربينات الصغيرة الموجودة في ممتلكاتهم. يتيح تداول الطاقة المدعم بالذكاء الاصطناعي تحقيق عائد أسرع على استثماراتهم في هذه الأنظمة، مما يشجع على اعتمادها على نطاق أوسع.

متوسط ​​تركيب الألواح الشمسية السكنية تكلف أكثر من 16,000 دولارحتى بعد الإعفاءات الضريبية. ومع ذلك، نظرًا لأن المالكين يولدون الطاقة الخاصة بهم، فإنهم يوفرون المال عن طريق دفع فواتير كهرباء أقل. يعزز الذكاء الاصطناعي هذه المدخرات عن طريق بيع الطاقة الزائدة من هذه الأنظمة إلى الشبكة. 

ونظرًا لأن مصادر الطاقة المتجددة متقطعة، فإنها ستولد أكثر مما قد يحتاجه أصحاب المنازل. يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف على وقت حدوث ذلك وإرسال الطاقة تلقائيًا إلى شركات المرافق عندما يكون ذلك أكثر فعالية من حيث التكلفة. وبالتالي، يمكن للشبكة توزيع المزيد من الطاقة المتجددة بينما يجني أصحاب مصادر الطاقة المتجددة هذه الأموال لتعويض تكاليف التركيب.

سوف يمهد الذكاء الاصطناعي الطريق لمستقبل أكثر اخضرارًا

إن التحول إلى الطاقة الخضراء عملية حاسمة ولكنها معقدة. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي ليس حلاً كاملاً، إلا أنه يوفر المساعدة اللازمة في هذا التحول.

يتمتع الذكاء الاصطناعي بالسرعة والدقة والبصيرة التي تحتاجها شركات المرافق وعملاؤها لجعل الطاقة المتجددة واسعة النطاق قابلة للتطبيق. وفي الوقت نفسه، فإنه سيعمل على تقليل الانبعاثات الناجمة عن الأنظمة التقليدية التي تعتمد على الوقود الأحفوري. ومع تزايد التهديد المتمثل في تغير المناخ، يصبح من الصعب التغاضي عن هذه المزايا. ونتيجة لذلك، سيصبح الذكاء الاصطناعي ضرورة مناخية.