هلAI هي مستقبل الطاقة الخضراء؟

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

حدد الخبراء أكثر من 50 حالة استخدام للاستفادة من AI في قطاع الطاقة. تدعم العديد من هذه التطبيقات التحول إلى بنية طاقة مستدامة. إليك نظرة على بعض الاستخدامات الأكثر أهمية، مع تسليط الضوء على سبب كون AI مستقبل الطاقة الخضراء.

شبكات ذكية

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

لا يمكن لللوحات الشمسية وطواحين الرياح إنتاج الطاقة حسب الطلب لأنها تعتمد على ظواهر طبيعية متقلبة. فترات الإنتاج العالية لا تتطابق غالبًا مع فترات الاستهلاك القصوى. في الشتاء، يستخدم الناس المزيد من الطاقة في الصباح ومساءً عندما يكون الظلام، لكن اللوحات الشمسية لا تنتج طاقة في الظلام.

تساعد شبكات الذكاء الاصطناعي من خلال إرسال الطاقة إلى حيث هي أكثر حاجة في أي وقت معين. عندما تكون الإنتاجية عالية والاستهلاك منخفض، ترسل المزيد من الكهرباء إلى التخزين. وتوزع الطاقة المخزنة عندما ينمو الاستخدام وينخفض الإنتاج. وبالتالي، تصبح الطاقة المتجددة أكثر موثوقية.

توسيع الطاقة المتجددة المدروس

بالمثل، ليست كل المنطقة مناسبة بشكل متساوٍ للطاقة المتجددة. تنتج اللوحات الشمسية المزيد من الطاقة في المناطق التي تتمتع بكمية كبيرة من أشعة الشمس، وبسبب زيادة الرياح في المرتفعات، تكون طواحين الرياح أفضل للمناطق الجبلية. ومع ذلك، تعقيدات ملكية الأراضي وتأثير البناء على الحياة البرية المجاورة تعقيدات 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 وأكثر دقة من البشر. كلما كانت هذه القرارات أكثر تعقيدًا، زادت الفوائد من الاستفادة من AI.

من خلال الاعتماد على رؤى AI، يمكن للشركات التي تتعامل مع الطاقة أن تجد أين ستنتج أنظمة الطاقة المتجددة المزيد من الطاقة بأقل تكلفة وتأثير بيئي. تمكّن اتخاذ القرارات على أساس المعلومات من تحقيق انتقال أسهل وأمان إلى الكهرباء الخالية من الانبعاثات.

صيانة الشبكة

نظرًا لأن الطاقة الخضراء تتسم بالتقلب بشكل固有的 أكثر من البدائل التي تتوفر حسب الطلب، فإن الصيانة أكثر أهمية. يمكن أن تسبب أي عطل انقطاعًا واسعًا في الطاقة، وتزيد التكاليف العالية للإصلاح من أسعار هذه الأنظمة المرتفعة بالفعل. يمكن للاستفادة من AI أن تساعد من خلال الصيانة التنبؤية.

تتنبأ الصيانة التنبؤية بفشل المعدات من خلال تعلم تحديد علامات التحذير المبكرة. وتحذر هذه الأنظمة الفنيين من المشاكل 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 هذه المدفوعة بالاستفادة من AI مفيدة أيضًا للشبكات غير المتجددة الحالية. يمكن للشركات التي تتعامل مع المرافق تقليل هدر الطاقة والاضطراب من خلال 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 أن تنتقل المناطق إلى الطاقة المتجددة. تعني كفاءة أعلى في المناطق التي تستخدم بالفعل الطاقة المتجددة أن مصادر الطاقة المتقلبة هذه لا تحتاج إلى إنتاج الكثير من الكهرباء لتلبية احتياجات الناس.

دور AI في هذا المجال مشابه لطريقة عمل الشبكات الذكية. يمكن لأجهزة الإنترنت منThings (IoT) التي تعمل بالاستفادة من AI في المنازل والشركات ومحطات الطاقة تحليل الظروف في الوقت الفعلي وتعديل توصيل الطاقة استجابةً لذلك. وبالتالي، يمكنها استخدام أقل قدر من الكهرباء أثناء دعم نفس العمليات.

المراقبات الذكية هي مثال ممتاز على هذا المفهوم في العمل. كما أنها بسيطة، تقلل من استخدام التدفئة والتبريد بنسبة 8٪ في السنة. يمكن تطبيق نفس التكنولوجيا التكيفية على بيئات أكبر لتوفير مدخرات طاقة كبيرة.

تحسين سلاسل التوريد

بالمثل، يمكن للاستفادة من AI تقليل بصمة الكربون لسلسلة التوريد الأكبر للطاقة. يمكن لنمذجة التعلم الآلي تحليل شبكات الطاقة لfinding مناطق حيث يمكن أن تقلل التغييرات الدقيقة من الانبعاثات.许多 من هذه الفرص يصعب ملاحظتها بعين الإنسان، ولكن AI فعالة جدًا في هذا النوع من التحليل.

على سبيل المثال، مُحَوِّلات الطاقة المُعاد تكييفها تُقَلِّل من الهدر والانبعاثات الناجمة عن تصنيع واحدة جديدة. هذا البديل سهل الإغفال بسبب بساطته، ولكنه يمكن أن يؤثر بشكل كبير على شبكة الطاقة. يمكن للاستفادة من AI تحديد أين يكون إعادة التكييف هو الخيار الأفضل والتنويه به إلى شركات 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 توريد الطاقة أكثر كفاءة.

نمذجة الطقس

ستصبح توقعات الطقس والتحليل أكثر أهمية مع زيادة اعتماد العالم على الطاقة المتجددة. فعالية AI المثبتة في المهام التنبؤية تجعلها الأداة المثالية للعمل.

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

يمكن أن تساعد حلول مماثلة أيضًا شركات المرافق على الاستعداد للأحداث الجوية القاسية القادمة. يمكن لنمذج AI أن تنبه السلطات إلى الظروف التي قد تؤثر على مصادر الطاقة الخضراء. مع هذه التحذيرات المبكرة، يمكن لشركات الطاقة أن تضمن 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 للأشخاص توليد طاقتهم الخاصة من خلال اللوحات الشمسية أو الطواحين الصغيرة على ممتلكاتهم. تمكّن تداول الطاقة المدفوع بالاستفادة من AI من عائد أسرع على استثمارهم في هذه الأنظمة، مما يشجع على تبني أوسع.

تكلّف تثبيت لوحة شمسية منزلية متوسطة أكثر من 16,000 دولار، حتى بعد الائتمانات الضريبية. ومع ذلك، لأن المالكين يولّدون طاقتهم الخاصة، يوفرون المال من خلال دفع فواتير كهرباء أقل. تعزز AI هذه المدخرات من خلال بيع الطاقة الزائدة من هذه الأنظمة إلى الشبكة.

نظرًا لأن الطاقة المتجددة متقلبة، فإنها ستنتج أكثر مما قد يحتاجه الملاك. يمكن للاستفادة من AI التعرف على عندما يحدث ذلك وتنقل الطاقة تلقائيًا إلى شركات المرافق عندما يكون ذلك أكثر كفاءة من حيث التكلفة. وبالتالي، يمكن للشبكة توزيع المزيد من الطاقة المتجددة بينما يربح أصحاب هذه الأنظمة المتجددة المال لتoffset تكاليف التثبيت.

ستفتح AI الطريق لمستقبل أخضر

التحول إلى الطاقة الخضراء هو عملية حيوية ومعقدة. بينما لا توفر AI حلًا كاملاً، توفر المساعدة اللازمة في هذا التحول.

تتمتع AI بالسرعة والدقة والرؤية التي تحتاجها شركات المرافق و عملاؤهم لجعل الطاقة المتجددة على نطاق واسع قابلة للتطبيق. وفي 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. ستصبح AI ضرورة من أجل المناخ نتيجة لذلك.