Er AI fremtiden for grøn energi?

Grøn energi er afgørende i kampen mod klimaændringer. Verden skal bruge mindre strøm og skifte til mindre skadelige kilder, men det er mere kompliceret, end det umiddelbart ser ud til. AI kan vise sig at være den manglende del af puslespillet.

Eksperter har identificeret over 50 use cases for kunstig intelligens i energisektoren. Mange af disse applikationer understøtter skiftet til en bæredygtig strøminfrastruktur. Her er et kig på nogle af de vigtigste anvendelser, der fremhæver, hvorfor AI er fremtiden for grøn energi. 

Smarte gitter

Smart grids, som understøtter to-vejs elektricitetsstrømme og anvender omfattende datateknologier, er AI’s mest populære applikation inden for energi. AI analyserer tusindvis af datapunkter disse netværk producerer for at muliggøre justeringer i realtid. Disse igangværende ændringer er nøglen til at løse en af ​​vedvarende energis største udfordringer - intermitterende.

Solpaneler og vindmøller kan ikke skabe strøm efter behov, fordi de er afhængige af fluktuerende naturforekomster. Deres højeste generationsperioder stemmer ofte heller ikke overens med spidsforbruget. Om vinteren, mennesker bruge mere energi om morgenen og aften, når det er mørkt ude, men solpaneler producerer ikke strøm i mørke.

AI-drevne smarte net hjælper ved at sende energi derhen, hvor der er mest brug for den til enhver tid. Når produktionen er høj, og forbruget er lavt, sender de mere strøm til lageret. De distribuerer lagret strøm, når forbruget vokser og produktionen falder. Som et resultat bliver vedvarende energi mere pålidelig.

Informeret vedvarende udvidelse

På samme måde er ikke alle områder lige velegnede til vedvarende energi. Solpaneler producerer mere strøm i områder med masser af sollys, og pga vinden tiltager i højere højder, vindmøller er bedst til bjergområder. Imidlertid komplicerer grundejerskab forviklinger og byggeriets indvirkning på det nærliggende dyreliv.

Maskinlæringsmodeller kan hjælpe ved at analysere alle disse komplekse faktorer samtidigt. AI kan fremhæve ideelle steder at bygge ny vedvarende infrastruktur hurtigere og mere præcist end mennesker kan. Jo mere komplekse disse beslutninger bliver, jo mere fordelagtig bliver AI.

Ved at stole på AI-indsigt kan energiselskaber finde ud af, hvor vedvarende systemer ville producere mest energi til den laveste pris og økologiske påvirkning. Den informerede beslutningstagning muliggør en smidigere og sikrere overgang til emissionsfri elektricitet.

Vedligeholdelse af nettet

Fordi grøn energi i sagens natur er mere flygtig end on-demand-alternativer, er vedligeholdelse vigtigere. Ethvert nedbrud kan forårsage omfattende strømafbrydelser, og høje reparationsomkostninger forstærker disse systemers i forvejen stejle prisskilte. AI kan hjælpe gennem forudsigelig vedligeholdelse.

Forudsigende vedligeholdelse forudser udstyrsfejl ved at lære at identificere tidlige advarselstegn. Disse systemer advarer teknikere om problemer, mens de stadig er små, nemme og overkommelige at løse. Som et resultat, forudsigende vedligeholdelse reducerer nedetid og forbedrer effektiviteten på et niveau, konventionel reparationspraksis ikke kan nå.

Denne AI-drevne vedligeholdelsesstrategi er også nyttig for eksisterende ikke-vedvarende net. Forsyningsselskaber kan minimere energispild og afbrydelser ved at holde strømnettene i bedre stand. Som et resultat giver de den samme mængde elektricitet med færre emissioner.

Forbedret energieffektivitet

Effektivitet er en anden vigtig del af omstillingen til grøn energi. Reduktion af forbruget i fossilt brændstofdrevne miljøer reducerer emissionerne, før områder skifter til vedvarende energi. Højere effektivitet i regioner, der allerede bruger vedvarende energi, betyder, at disse intermitterende strømkilder ikke behøver at producere så meget elektricitet for at opfylde folks behov.

AI's rolle på dette område ligner, hvordan smarte net fungerer. AI-drevne Internet of Things (IoT)-enheder i hjem, virksomheder og kraftværker kan analysere realtidsforhold og justere energiforsyningen som reaktion. På den måde kan de bruge så lidt strøm som muligt og samtidig understøtte de samme processer.

Smarte termostater er et glimrende eksempel på dette koncept i aktion. Hvor relativt simple disse enheder end er, reducerer de opvarmnings- og afkølingsforbruget med 8 % om året gennemsnitlig. Anvendelse af den samme adaptive teknologi til større miljøer kan give betydelige energibesparelser.

Supply Chain Optimering

På samme måde kan kunstig intelligens reducere den større energiforsyningskædes CO2-fodaftryk. Maskinlæringsmodeller kan analysere strømnetværk for at finde områder, hvor subtile ændringer kan reducere emissioner. Mange af disse muligheder er lette for menneskelige øjne at gå glip af, men AI er yderst effektiv til denne form for analyse.

For eksempel renoverede krafttransformatorer eliminere affald og emissioner fra at fremstille en ny. Dette alternativ er let at overse på grund af dets enkelhed, men det kan påvirke elnettet betydeligt. AI kan identificere, hvor genbrug er den bedste vej frem og anbefale det til forsyningsselskaber.

Emissionsreduktioner kan også stamme fra at bruge en tættere leverandør, at placere forsendelser anderledes eller finde genbrugsmaterialekilder. AI-analyse kan finde den bedste kombination af disse komplekse faktorer for at sikre, at energiforsyningskæderne bliver så effektive som muligt.

Vejrmodellering

Vejrudsigter og -analyser bliver stadig vigtigere, efterhånden som verden er mere afhængig af vedvarende energi. AI's dokumenterede effektivitet i forudsigelige opgaver gør det til det ideelle værktøj til jobbet.

Nogle organisationer bruger allerede deep learning-modeller til at forudsige solgenereringsniveauer, som varierer meget under forskellige vejrforhold. Denne AI-tilgang er mere nøjagtig til denne forudsigelse end konventionel prognose. Det bliver nemmere at planlægge effektive grønne energiomstillinger.

Lignende løsninger kan også forberede forsyningsselskaber på indkommende hårde vejrbegivenheder. AI-modeller kan advare myndigheder om forhold, der kan forstyrre grønne strømkilder. Med disse tidlige advarsler kan elselskaber sikre tilstrækkelige energireserver og beskytte deres infrastruktur for at forhindre skader og udfald.

Energihandel i realtid

En anden fordel ved AI til grøn energi er, at det muliggør hurtigere og mere rentabel energihandel. I modsætning til konventionelle strømkilder lader vedvarende energi folk generere deres egen elektricitet gennem solpaneler eller små turbiner på deres ejendom. AI-aktiveret energihandel giver mulighed for et hurtigere afkast af deres investering i disse systemer, hvilket tilskynder til en bredere anvendelse.

Den gennemsnitlige installation af solpaneler i boliger koster over $16,000, selv efter skattefradrag. Men fordi ejere genererer deres egen strøm, sparer de penge ved at betale mindre i elregninger. AI øger disse besparelser ved at sælge overskydende energi fra disse systemer tilbage til nettet. 

Fordi vedvarende energi er intermitterende, vil de generere mere, end husejere måske har brug for. AI kan genkende, når dette sker, og automatisk sende energien til forsyningsselskaber, når det er mest omkostningseffektivt. Som følge heraf kan nettet distribuere mere vedvarende energi, mens ejere af disse vedvarende energikilder tjener penge til at kompensere for installationsomkostninger.

AI vil bane vejen for en grønnere fremtid

Skiftet til grøn energi er en afgørende, men kompliceret proces. Selvom AI ikke er en komplet løsning, giver den den nødvendige hjælp i denne overgang.

AI har den hastighed, nøjagtighed og indsigt, forsyningsselskaber og deres kunder har brug for for at gøre vedvarende energi i stor skala levedygtig. Samtidig vil det reducere emissionerne fra konventionelle, fossile brændsels-afhængige systemer. Efterhånden som truslen om klimaændringer vokser, bliver disse fordele sværere at overse. AI bliver en klimanødvendighed som følge heraf.