هلAI المستقبل للطاقة الخضراء؟

الطاقة الخضراء ضرورية في مكافحة تغير المناخ. العالم يحتاج إلى استخدام أقل للطاقة والتحول إلى مصادر أقل ضررًا، ولكن ذلك أكثر تعقيدًا مما يبدو في البداية. قد تثبت AI أنها جزء الغاز المفقود في هذا اللغز.

قد حدد الخبراء أكثر من 50 حالة استخدام للاستفادة من AI في قطاع الطاقة. العديد من هذه التطبيقات تدعم التحول إلى بنية تحتية للطاقة المستدامة. إليك نظرة على بعض الاستخدامات الأكثر أهمية، مع التركيز على سبب كون AI مستقبل الطاقة الخضراء.

الشبكات الذكية

الشبكات الذكية، التي تدعم تدفقات الكهرباء ثنائية الاتجاه وتستخدم تقنيات البيانات الواسعة، هي التطبيق الأكثر شعبية للاستفادة من AI في قطاع الطاقة. تقوم AI بتحليل آلاف النقاط البيانية التي تنتجها هذه الشبكات لتمكين التعديلات في الوقت الفعلي. تلك التعديلات المستمرة هي مفتاح حل واحدة من أكبر تحديات الطاقة المتجددة — التقلبات.

اللوحات الشمسية وطواحين الرياح لا يمكنها إنتاج الطاقة حسب الطلب لأنها تعتمد على الظواهر الطبيعية المتقلبة. فترات الإنتاج العالية لا تتطابق دائمًا مع فترات الاستهلاك القصوى. في الشتاء، يستخدم الناس المزيد من الطاقة في الصباح والمساء عندما يكون الظلام، ولكن اللوحات الشمسية لا تنتج طاقة في الظلام.

تساعد الشبكات الذكية القائمة على AI من خلال إرسال الطاقة إلى حيث هي أكثر حاجة في أي وقت معين. عندما يكون الإنتاج مرتفعًا والاستهلاك منخفضًا، ترسل المزيد من الكهرباء إلى التخزين. وتوزع الطاقة المخزنة عندما يزيد الاستهلاك وينخفض الإنتاج. وبالتالي، تصبح الطاقة المتجددة أكثر موثوقية.

توسيع الطاقة المتجددة الموجه

على نحو مماثل، ليست كل المنطقة مناسبة بنفس القدر للطاقة المتجددة. تنتج اللوحات الشمسية المزيد من الطاقة في المناطق التي تتلقى الكثير من أشعة الشمس، وبسبب زيادة الرياح في المرتفعات الأعلى، تكون طواحين الرياح أفضل للمناطق الجبلية. ومع ذلك، تعقيدات ملكية الأراضي وتأثير البناء على الحياة البرية المجاورة ت услّخ الأمور.

يمكن أن تساعد نماذج التعلم الآلي من خلال تحليل جميع هذه العوامل المعقدة في نفس الوقت. يمكن للاستفادة من AI تسليط الضوء على الأماكن المثالية لبناء البنية التحتية المتجددة الجديدة بشكل أسرع وأدق من البشر. كلما ازدادت تعقيد هذه القرارات، زادت الفوائد من الاستفادة من AI.

من خلال الاعتماد على رؤى AI، يمكن للشركات التي تتعامل مع الطاقة العثور على الأماكن التي ستنتج فيها أنظمة الطاقة المتجددة المزيد من الطاقة بأقل تكلفة وتأثير بيئي. تمكن اتخاذ القرارات المدروسة من تحقيق انتقالات أكثر سلاسة وأمانًا إلى الكهرباء الخالية من الانبعاثات.

صيانة الشبكة

نظرًا لأن الطاقة الخضراء تتسم بالتقلب بشكل固有的 أكثر من البدائل التي يمكن التحكم فيها، تصبح الصيانة أكثر أهمية. قد تؤدي أي عطل إلى انقطاع واسع النطاق للطاقة، وتزيد تكاليف الإصلاح من أسعار هذه الأنظمة التي هي بالفعل مرتفعة. يمكن للاستفادة من AI المساعدة من خلال الصيانة التنبؤية.

تتنبأ الصيانة التنبؤية بفشل المعدات من خلال تعلم تحديد العلامات التحذيرية المبكرة. وتحذر هذه الأنظمة الفنيين من المشكلات أثناء وجودها صغيرة وسهلة وغير مكلفة للإصلاح. وبالتالي، تقلل الصيانة التنبؤية من وقت التوقف وتحسن الكفاءة على مستوى لا تصل إليه ممارسات الإصلاح التقليدية.

تكون استراتيجية الصيانة القائمة على AI مفيدة أيضًا للشبكات غير المتجددة الحالية. يمكن لشركات المرافق تقليل هدر الطاقة والانقطاع عن طريق الحفاظ على شبكات الطاقة في حالة أفضل. وبالتالي، توفر نفس كمية الكهرباء مع انبعاثات أقل.

تحسين كفاءة الطاقة

كفاءة الطاقة هي جزء آخر مهم من التحول إلى الطاقة الخضراء. تقليل الاستهلاك في البيئات التي تعتمد على الوقود الأحفوري يقلل من الانبعاثات قبل تحول المناطق إلى الطاقة المتجددة. تعني كفاءة أعلى في المناطق التي تستخدم بالفعل الطاقة المتجددة أن مصادر الطاقة المتقلبة هذه لا تحتاج إلى إنتاج كميات كبيرة من الكهرباء لتلبية احتياجات الناس.

دور AI في هذا المجال مشابه لطريقة عمل الشبكات الذكية. يمكن لأجهزة إنترنت الأشياء القائمة على AI في المنازل والشركات ومحطات الطاقة تحليل الظروف في الوقت الفعلي وتعديل توفير الطاقة استجابةً لذلك. وبالتالي، يمكنها استخدام أقل قدر من الكهرباء مع دعم نفس العمليات.

المراجعات الذكية هي مثال ممتاز على هذا المفهوم في العمل. على الرغم من بساطة هذه الأجهزة، تقلل من استخدام التدفئة والتبريد بمعدل 8% سنويًا متوسطًا. يمكن تطبيق نفس التكنولوجيا التكيفية على بيئات أكبر الحجم لتحقيق مدخرات طاقة كبيرة.

تحسين سلاسل التوريد

على نحو مماثل، يمكن للاستفادة من AI تقليل بصمة الكربون لسلسلة توزيع الطاقة الأكبر. يمكن لنماذج التعلم الآلي تحليل شبكات الطاقة لتحديد المناطق التي يمكن أن تقلل فيها التغييرات الدقيقة من الانبعاثات. يصعب على العيون البشرية ملاحظة العديد من هذه الفرص، ولكن AI فعالة جدًا في هذا النوع من التحليل.

على سبيل المثال، يمكن لمحولات الطاقة المعاد تكييفها إlimination الفاقد والانبعاثات من تصنيع محول جديد. يسهل تفويته بسبب بساطته، ولكنه يمكن أن يؤثر بشكل كبير على شبكة الطاقة. يمكن للاستفادة من AI تحديد أين تكون إعادة التكييف هي الطريق الأمثل والترشيح له لشركات المرافق.

يمكن أن تنشأ تقليلات الانبعاثات أيضًا من استخدام مورد أقرب أو تخصيص الشحنات بشكل مختلف أو العثور على مصادر مواد معاد تدويرها. يمكن لتحليلات AI العثور على أفضل مزيج من هذه العوامل المعقدة لضمان أن تصبح سلاسل توزيع الطاقة أكثر كفاءة.

نمذجة الطقس

ستزداد أهمية توقعات وتنبؤات الطقس مع زيادة اعتماد العالم على الطاقة المتجددة. يجعل فعالية AI المثبتة في المهام التنبؤية منها الأداة المثالية لهذه المهمة.

يستخدم بعض المنظمات بالفعل نماذج التعلم العميق لتوقعات مستويات الإنتاج الشمسية، التي تختلف على نطاق واسع في ظروف الطقس المختلفة. هذا النهج القائم على AI أكثر دقة في هذا التنبؤ من التوقعات التقليدية. يصبح التخطيط لتحولات الطاقة الخضراء أكثر سهولة نتيجة لذلك.

يمكن أن تساعد حلول مماثلة شركات المرافق أيضًا على الاستعداد لأحداث الطقس القاسي القادمة. يمكن لنماذج AI تحذير السلطات من الظروف التي قد تعطل مصادر الطاقة الخضراء. مع هذه التحذيرات المبكرة، يمكن لشركات الطاقة ضمان احتياطيات طاقة كافية وحماية بنيتها التحتية لمنع الأضرار والانقطاعات.

تداول الطاقة في الوقت الفعلي

ميزة أخرى للاستفادة من AI للطاقة الخضراء هي أنها تمكن من تداول الطاقة بشكل أسرع وأكثر ربحية. على عكس مصادر الطاقة التقليدية، تتيح الطاقة المتجددة للأفراد إنتاج طاقتهم الخاصة من خلال اللوحات الشمسية أو الطواحين الصغيرة على ممتلكاتهم. تمكّن تداول الطاقة القائم على AI من عائد أسرع على استثماراتهم في هذه الأنظمة، مما يشجع على تبني أوسع.

تكلف التثبيت المتوسط للوحة شمسية سكنية أكثر من 16,000 دولار حتى بعد الائتمانات الضريبية. ومع ذلك، لأن المالكين ينتجون طاقتهم الخاصة، يوفرون المال من خلال دفع فواتير كهرباء أقل. تزيد AI من هذه المدخرات من خلال بيع الطاقة الزائدة من هذه الأنظمة إلى الشبكة.

نظرًا لأن الطاقة المتجددة متقلبة، ستنتج المزيد مما قد يحتاجه أصحاب المنازل. يمكن للاستفادة من AI التعرف على عندما يحدث ذلك وتوجيه الطاقة تلقائيًا إلى شركات المرافق عندما يكون ذلك أكثر كفاءة من حيث التكلفة. وبالتالي، يمكن للشبكة توزيع المزيد من الطاقة المتجددة في حين يحقق أصحاب هذه الأنظمة المتجددة المال لمواجهة تكاليف التثبيت.

سوف تساهم AI في تحقيق مستقبل أخضر

التحول إلى الطاقة الخضراء هو عملية حيوية ومعقدة. في حين أن AI ليست حلاً كاملاً، فإنها توفر المساعدة الضرورية في هذا التحول.

تتمتع AI بالسرعة والدقة والرؤية التي يحتاجها شركات المرافق و عملاؤها لجعل الطاقة المتجددة على نطاق كبير قابلة للتطبيق. في الوقت نفسه، ستقلل من الانبعاثات من الأنظمة التقليدية التي تعتمد على الوقود الأحفوري. مع نمو تهديد تغير المناخ، تصبح هذه المزايا أكثر صعوبة في تجاهلها. ست trởين AI ضرورة من أجل المناخ نتيجة لذلك.