Er AI fremtiden for grøn energi?

Grøn energi er afgørende i kampen mod klimaforandring. Verden skal bruge mindre energi 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 brugsområder for AI i energisektoren. Mange af disse anvendelser understøtter overgangen til en bæredygtig energiinfrastruktur. Her er et overblik over nogle af de vigtigste anvendelser, der fremhæver, hvorfor AI er fremtiden for grøn energi.

Intelligente elnet

Intelligente elnet, der understøtter to-vejs elstrøm og udnytter omfattende data-teknologier, er AI’s mest populære anvendelse i energisektoren. AI analyserer tusindvis af data punkter, som disse netværk producerer, for at muliggøre justeringer i realtid. Disse løbende ændringer er afgørende for at løse en af de største udfordringer for vedvarende energi — variabilitet.

Solceller og vindmøller kan ikke producere energi på kommando, da de afhænger af skiftende naturfænomener. Deres højeste produktionsperioder sammentræffer ofte ikke med peak-forbrug, og om vinteren bruger mennesker mere energi om morgenen og aftenen, når det er mørkt, men solceller producerer ikke energi i mørket.

AI-drevne intelligente elnet hjælper ved at sende energi, hvor det er mest nødvendigt på et givet tidspunkt. Når produktionen er høj og forbrug er lavt, sender de mere el til lagring. De distribuerer lagret energi, når forbrug stiger og produktionen falder. Derved bliver vedvarende energi mere pålidelig.

Informerede vedvarende udvidelser

På samme måde er ikke alle områder lige velegnede til vedvarende energi. Solceller producerer mere energi i områder med meget sollys, og da vindstyrken øger med højden, er vindmøller bedst egnet til bjergområder. Det kompliceres dog af ejendomsretslige intrikater og bygningens påvirkning af 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, desto mere fordelagtigt bliver AI.

Ved at stole på AI-indsigter kan energiselskaber finde, hvor vedvarende systemer ville producere mest energi til lavest omkostning og miljøpåvirkning. Denne informerede beslutningstagning muliggør en mere jævn og sikker overgang til emissionsfri energi.

El-netvedligehold

Da grøn energi er mere volatil end på-kommando-alternativer, er vedligehold mere vigtigt. Eventuelle sammenbrud kan forårsage omfattende strømafbrydelser, og høje reparationomkostninger forstærker disse systemers allerede høje prislæg. AI kan hjælpe gennem præventivt vedligehold.

Præventivt vedligehold forudser udstyrsfejl ved at lære at identificere tidlige advarselssignaler. Disse systemer advarede teknikerne om problemer, mens de endnu er små, lette og billige at reparere. Derved reducerer præventivt vedligehold nedtid og forbedrer effektivitet på et niveau, konventionelle reparationsteknikker ikke kan nå.

Denne AI-drevne vedligeholdelsesstrategi er også nyttig for eksisterende ikke-vedvarende el-net. Energiselskaber kan minimere energitab og forstyrrelser ved at holde el-netværk i bedre stand. Derved kan de levere samme mængde energi med færre emissioner.

Forbedret energoeffektivitet

Effektivitet er en anden vigtig del af overgangen til grøn energi. Reduceret forbrug i fossile brændstof-miljøer reducerer emissioner, før områder skifter til vedvarende energi. Højere effektivitet i regioner, der allerede bruger vedvarende energi, betyder, at disse variabele energikilder ikke behøver at producere så meget energi for at dække menneskers behov.

AI’s rolle på dette område ligner, hvordan intelligente el-net fungerer. AI-drevne IoT-enheder i hjem, virksomheder og kraftværker kan analysere realtidsbetingelser og justere energilevering derefter. Derved kan de bruge så lidt energi som muligt, samtidig med at de understøtter samme processer.

Intelligente termostater er et fremragende eksempel på dette koncept i praksis. Disse enheder reducerer varme- og køleforbrug med 8% om året i gennemsnit. At anvende samme adaptions-teknologi på større skala kan resultere i betydelige energibesparelser.

Optimering af forsyningskæden

På samme måde kan AI reducere den større energiforsyningskædes carbonaftryk. Maskinlæringsmodeller kan analysere energinetværk for at finde områder, hvor små ændringer kan reducere emissioner. Mange af disse muligheder er lette for menneskelige øjne at overse, men AI er meget effektiv til denne type analyse.

For eksempel eliminerer genbrugte transformatorer affald og emissioner fra produktion af en ny. Dette alternativ er let at overse på grund af dets enkelhed, men kan have en betydelig indvirkning på el-netværket. AI kan identificere, hvor genbrug er den bedste vej frem og anbefale det til energiselskaber.

Emissionsreduktioner kan også stamme fra brug af en tættere leverandør, forskellige afsendelsesmønstre eller fundne genbrugsmaterialer. AI-analyser kan finde den bedste kombination af disse komplekse faktorer for at sikre, at energiforsyningskæder bliver så effektive som muligt.

Vejrmodellering

Vejrforudsigelse og -analyse vil blive stadig vigtigere, da verden afhænger mere af vedvarende energi. AI’s beviselige effektivitet i prædiktive opgaver gør det til det ideelle værktøj til opgaven.

Nogle organisationer bruger allerede dybtlæringsmodeller til at forudsige solenergiproduktionsniveauer, der varierer kraftigt under forskellige vejrforhold. Denne AI-tilgang er mere præcis end konventionel vejrforudsigelse. Planlægning af effektive grønne energiovergange bliver lettere herefter.

Lignende løsninger kan også forberede energiselskaber på indkommende ekstreme vejrforhold. AI-modeller kan advare myndighederne om betingelser, der kan forstyrre vedvarende energikilder. Med disse tidlige advarsler kan energiselskaber sikre tilstrækkelige energireserver og beskytte deres infrastruktur for at forhindre skader og strømafbrydelser.

Realtids-energihandel

En anden fordel af AI til grøn energi er, at det muliggør hurtigere og mere profitable energihandel. I modsætning til konventionelle energikilder kan vedvarende energikilder lade mennesker producere deres egen energi gennem solceller eller små vindmøller på deres ejendom. AI-aktiveret energihandel giver en hurtigere afkast på deres investering i disse systemer, hvilket opmuntrer til bredere adoption.

Den gennemsnitlige pris for en solcelleinstallation på en privat ejendom er over 16.000 dollars, selv efter skattelettelser. Men da ejerne producerer deres egen energi, sparer de penge ved at betale mindre i el-regninger. AI forbedrer disse besparelser ved at sælge overskydende energi fra disse systemer tilbage til el-netværket.

Da vedvarende energi er variabel, vil den producere mere energi, end ejerne har brug for. AI kan genkende, når dette sker, og automatisk sende energien til energiselskaber, når det er mest økonomisk. Derved kan el-netværket distribuere mere vedvarende energi, mens ejerne af disse vedvarende energikilder tjener penge til at dække installationsomkostningerne.

AI vil banke vejen for en grønnere fremtid

Overgangen til grøn energi er en afgørende, men kompliceret proces. Selv om AI ikke er en komplet løsning, giver det den nødvendige hjælp i denne overgang.

AI har den hastighed, præcision og indsigt, som energiselskaber og deres kunder behøver for at gøre storstilede vedvarende energi mulig. Samtidig vil det reducere emissioner fra konventionelle, fossile brændstof-afhængige systemer. Da truslen om klimaforandring vokser, bliver disse fordele sværere at overse. AI vil blive en klimanødvendighed herefter.