Líders del pensament
La IA és el futur de l'energia verda?
L'energia verda és essencial en la lluita contra el canvi climàtic. El món necessita utilitzar menys energia i canviar a fonts menys nocives, però això és més complicat del que sembla inicialment. La IA podria demostrar ser la part que faltava del trencaclosques.
Els experts en tenen S'han identificat més de 50 casos d'ús per a la IA en el sector energètic. Moltes d'aquestes aplicacions donen suport al canvi a una infraestructura energètica sostenible. A continuació, es mostren alguns dels usos més importants, destacant per què la IA és el futur de l'energia verda.
Smart Grids
Les xarxes intel·ligents, que admeten fluxos elèctrics bidireccionals i utilitzen tecnologies de dades extenses, són l'aplicació més popular de l'IA en energia. AI analitza el milers de punts de dades aquestes xarxes produeixen per permetre ajustaments en temps real. Aquests canvis en curs són clau per abordar un dels reptes més grans de les energies renovables: la intermitència.
Els panells solars i les turbines eòliques no poden generar energia a demanda perquè depenen de les fluctuacions naturals. Els seus períodes de generació més alts sovint no s'alineen amb el consum màxim. A l'hivern, gent utilitzar més energia al matí i al vespre quan és fosc, però els panells solars no produeixen energia a la foscor.
Les xarxes intel·ligents impulsades per intel·ligència artificial ajuden enviant energia allà on més es necessita en cada moment. Quan la generació és alta i el consum és baix, envien més electricitat a l'emmagatzematge. Distribueixen l'energia emmagatzemada quan l'ús creix i la producció baixa. Com a resultat, les energies renovables esdevenen més fiables.
Expansió Renovable Informada
De la mateixa manera, no totes les àrees són igualment adequades per a les renovables. Els panells solars produeixen més energia a les regions amb molta llum solar, i perquè els vents augmenten a més altituds, els aerogeneradors són els millors per a les regions de muntanya. Tanmateix, les complexitats de la propietat de la terra i l'impacte de la construcció en la vida salvatge propera compliquen la qüestió.
Els models d'aprenentatge automàtic poden ajudar analitzant tots aquests factors complexos simultàniament. La IA pot destacar els llocs ideals per construir noves infraestructures renovables més ràpid i amb més precisió que els humans. Com més complexes són aquestes decisions, més avantatjosa esdevé la IA.
En confiar en els coneixements de la IA, les empreses energètiques poden trobar on els sistemes renovables produirien més energia amb el menor cost i impacte ecològic. Aquesta presa de decisions informada permet una transició més suau i segura cap a l'electricitat sense emissions.
Manteniment de la xarxa
Com que l'energia verda és inherentment més volàtil que les alternatives sota demanda, el manteniment és més important. Qualsevol avaria podria provocar interrupcions generalitzades de l'alimentació i els elevats costos de reparació amplifiquen els preus ja elevats d'aquests sistemes. La IA pot ajudar mitjançant el manteniment predictiu.
El manteniment predictiu anticipa les fallades dels equips aprenent a identificar els signes d'alerta primerenca. Aquests sistemes alerten els tècnics dels problemes mentre encara són petits, fàcils i assequibles de solucionar. Com a resultat, manteniment predictiu redueix el temps d'inactivitat i millora l'eficiència en un nivell que les pràctiques de reparació convencionals no poden arribar.
Aquesta estratègia de manteniment impulsada per IA també és útil per a les xarxes no renovables existents. Les empreses de serveis públics poden minimitzar el malbaratament i les interrupcions energètiques mantenint les xarxes elèctriques en millors condicions. Com a resultat, proporcionen la mateixa quantitat d'electricitat amb menys emissions.
Millora de l'eficiència energètica
L'eficiència és una altra part clau de la transició a l'energia verda. La reducció del consum en entorns alimentats amb combustibles fòssils redueix les emissions abans que les àrees passin a les renovables. Una major eficiència a les regions que ja utilitzen energies renovables fa que aquestes fonts d'energia intermitent no hagin de produir tanta electricitat per satisfer les necessitats de la gent.
El paper de l'IA en aquesta àrea és similar a com funcionen les xarxes intel·ligents. Els dispositius d'Internet de les coses (IoT) impulsats per IA a les llars, les empreses i les centrals elèctriques poden analitzar les condicions en temps real i ajustar el lliurament d'energia com a resposta. D'aquesta manera, poden utilitzar la menor electricitat possible mentre donen suport als mateixos processos.
Els termòstats intel·ligents són un excel·lent exemple d'aquest concepte en acció. Per molt senzills que són aquests dispositius, redueixen l'ús de calefacció i refrigeració un 8% anual de mitjana. L'aplicació de la mateixa tecnologia adaptativa a entorns a més gran escala pot generar un estalvi energètic important.
Optimització de la cadena de subministrament
De la mateixa manera, la IA pot reduir la petjada de carboni de la cadena de subministrament d'energia més gran. Els models d'aprenentatge automàtic poden analitzar les xarxes d'energia per trobar àrees on canvis subtils podrien reduir les emissions. Moltes d'aquestes oportunitats són fàcils de perdre per als ulls humans, però la IA és molt eficaç en aquest tipus d'anàlisi.
Per exemple, transformadors de potència reacondicionats eliminar residus i emissions de fabricar-ne un de nou. Aquesta alternativa és fàcil de passar per alt per la seva simplicitat, però pot afectar significativament la xarxa elèctrica. La IA pot identificar on el reciclatge és el millor camí a seguir i recomanar-ho a les empreses de serveis públics.
Les reduccions d'emissions també poden derivar-se de l'ús d'un proveïdor més proper, d'espaiar els enviaments de manera diferent o de trobar fonts de materials reciclats. L'anàlisi d'IA pot trobar la millor combinació d'aquests factors complexos per garantir que les cadenes de subministrament d'energia siguin tan eficients com sigui possible.
Modelatge meteorològic
La previsió i l'anàlisi del temps seran cada cop més importants a mesura que el món depèn més de l'energia renovable. La provada eficàcia de l'IA en tasques predictives la converteix en l'eina ideal per a la feina.
Algunes organitzacions ja utilitzen models d'aprenentatge profund per predir els nivells de generació solar, que varien àmpliament en diferents condicions meteorològiques. Aquest enfocament d'IA és més precís en aquesta predicció que la previsió convencional. Com a resultat, la planificació de transicions efectives a l'energia verda es fa més fàcil.
Solucions similars també poden preparar les empreses de serveis públics per a esdeveniments meteorològics severs. Els models d'IA poden alertar les autoritats de condicions que poden interrompre les fonts d'energia verda. Amb aquestes alertes primerenques, les companyies elèctriques poden garantir les reserves d'energia suficients i protegir la seva infraestructura per evitar danys i interrupcions.
Comerç d'energia en temps real
Un altre avantatge de la IA per a l'energia verda és que permet un comerç d'energia més ràpid i rendible. A diferència de les fonts d'energia convencionals, les renovables permeten que les persones generin la seva pròpia electricitat mitjançant plaques solars o petites turbines a la seva propietat. El comerç d'energia amb intel·ligència artificial permet un retorn més ràpid de la seva inversió en aquests sistemes, fomentant una adopció més àmplia.
La instal·lació mitjana de plaques solars residencials costa més de 16,000 dòlars, fins i tot després de les deduccions fiscals. Tanmateix, com que els propietaris generen la seva pròpia energia, estalvien diners pagant menys en factures d'electricitat. La IA augmenta aquests estalvis venent l'excés d'energia d'aquests sistemes a la xarxa.
Com que les renovables són intermitents, generaran més del que els propietaris poden necessitar. La IA pot reconèixer quan això passa i enviar automàticament l'energia a les empreses de serveis públics quan sigui més rendible. En conseqüència, la xarxa pot distribuir més energia renovable mentre els propietaris d'aquestes renovables guanyen diners per compensar els costos d'instal·lació.
La IA obrirà el camí cap a un futur més verd
El canvi a l'energia verda és un procés crucial però complicat. Tot i que la IA no és una solució completa, proporciona l'ajuda necessària en aquesta transició.
La IA té la velocitat, la precisió i la informació que les empreses de serveis públics i els seus clients necessiten per fer viable l'energia renovable a gran escala. Al mateix temps, reduirà les emissions dels sistemes convencionals que depenen dels combustibles fòssils. A mesura que l'amenaça del canvi climàtic creix, aquests avantatges es fan més difícils de passar per alt. Com a resultat, la IA es convertirà en una necessitat climàtica.
