Είναι το AI το μέλλον της Πράσινης Ενέργειας;

Η πράσινη ενέργεια είναι απαραίτητη για την καταπολέμηση της κλιματικής αλλαγής. Ο κόσμος χρειάζεται να χρησιμοποιεί λιγότερη ενέργεια και να στραφεί σε λιγότερο επιβλαβείς πηγές, αλλά αυτό είναι πιο περίπλοκο από ό,τι φαίνεται αρχικά. Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να αποδειχτεί το κομμάτι που λείπει από το παζλ.

Οι ειδικοί έχουν εντόπισε περισσότερες από 50 περιπτώσεις χρήσης για την τεχνητή νοημοσύνη στον ενεργειακό τομέα. Πολλές από αυτές τις εφαρμογές υποστηρίζουν τη στροφή προς μια βιώσιμη υποδομή ενέργειας. Ακολουθεί μια ματιά σε μερικές από τις πιο σημαντικές χρήσεις, υπογραμμίζοντας γιατί η τεχνητή νοημοσύνη είναι το μέλλον της πράσινης ενέργειας. 

Smart Grids

Τα έξυπνα δίκτυα, τα οποία υποστηρίζουν αμφίδρομες ροές ηλεκτρικής ενέργειας και χρησιμοποιούν εκτεταμένες τεχνολογίες δεδομένων, είναι η πιο δημοφιλής εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην ενέργεια. Το AI αναλύει το χιλιάδες σημεία δεδομένων Αυτά τα δίκτυα παράγουν για να επιτρέψουν προσαρμογές σε πραγματικό χρόνο. Αυτές οι συνεχιζόμενες αλλαγές είναι το κλειδί για την αντιμετώπιση μιας από τις μεγαλύτερες προκλήσεις των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας - της διαλείπουσας περιόδου.

Τα ηλιακά πάνελ και οι ανεμογεννήτριες δεν μπορούν να παράγουν ισχύ κατά τη ζήτηση, επειδή βασίζονται σε κυμαινόμενα φυσικά φαινόμενα. Οι περίοδοι υψηλότερης παραγωγής τους συχνά δεν ευθυγραμμίζονται με την αιχμή της κατανάλωσης. Το χειμώνα οι άνθρωποι χρησιμοποιήστε περισσότερη ενέργεια το πρωί και το βράδυ όταν είναι σκοτάδι, αλλά τα ηλιακά πάνελ δεν παράγουν ενέργεια στο σκοτάδι.

Τα έξυπνα δίκτυα με τεχνητή νοημοσύνη βοηθούν στέλνοντας ενέργεια εκεί που είναι περισσότερο απαραίτητη ανά πάσα στιγμή. Όταν η παραγωγή είναι υψηλή και η κατανάλωση χαμηλή, στέλνουν περισσότερη ηλεκτρική ενέργεια στην αποθήκευση. Διανέμουν την αποθηκευμένη ισχύ όταν αυξάνεται η χρήση και πέφτει η παραγωγή. Ως αποτέλεσμα, η ανανεώσιμη ενέργεια γίνεται πιο αξιόπιστη.

Ενημερωμένη Επέκταση Ανανεώσιμων Πηγών

Ομοίως, δεν είναι όλες οι περιοχές εξίσου κατάλληλες για ανανεώσιμες πηγές ενέργειας. Οι ηλιακοί συλλέκτες παράγουν περισσότερη ενέργεια σε περιοχές με πολύ ηλιακό φως, και επειδή οι άνεμοι αυξάνονται σε μεγαλύτερα υψόμετρα, οι ανεμογεννήτριες είναι οι καλύτερες για ορεινές περιοχές. Ωστόσο, οι περιπλοκές ιδιοκτησίας γης και ο αντίκτυπος της κατασκευής στην άγρια ​​ζωή της περιοχής περιπλέκουν το θέμα.

Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορούν να βοηθήσουν αναλύοντας όλους αυτούς τους πολύπλοκους παράγοντες ταυτόχρονα. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επισημάνει ιδανικά σημεία για την κατασκευή νέων υποδομών ανανεώσιμων πηγών ενέργειας πιο γρήγορα και με μεγαλύτερη ακρίβεια από ό,τι οι άνθρωποι. Όσο πιο περίπλοκες γίνονται αυτές οι αποφάσεις, τόσο πιο συμφέρουσα γίνεται η τεχνητή νοημοσύνη.

Βασιζόμενοι σε γνώσεις τεχνητής νοημοσύνης, οι ενεργειακές εταιρείες μπορούν να βρουν πού τα ανανεώσιμα συστήματα θα παράγουν την περισσότερη ενέργεια με το χαμηλότερο κόστος και τον οικολογικό αντίκτυπο. Αυτή η τεκμηριωμένη λήψη αποφάσεων επιτρέπει μια ομαλότερη, ασφαλέστερη μετάβαση σε ηλεκτρική ενέργεια χωρίς εκπομπές ρύπων.

Συντήρηση Πλέγματος

Επειδή η πράσινη ενέργεια είναι εγγενώς πιο ασταθής από τις εναλλακτικές λύσεις κατά παραγγελία, η συντήρηση είναι πιο σημαντική. Οποιεσδήποτε βλάβες θα μπορούσαν να προκαλέσουν εκτεταμένες διακοπές ρεύματος και το υψηλό κόστος επισκευής ενισχύει τις ήδη υψηλές τιμές αυτών των συστημάτων. Το AI μπορεί να βοηθήσει μέσω της προγνωστικής συντήρησης.

Η προγνωστική συντήρηση προβλέπει τις αστοχίες του εξοπλισμού μαθαίνοντας να εντοπίζει τα έγκαιρα προειδοποιητικά σημάδια. Αυτά τα συστήματα ειδοποιούν τους τεχνικούς για προβλήματα, ενώ είναι ακόμη μικρά, εύκολα και οικονομικά. Ως αποτέλεσμα, προγνωστική συντήρηση μειώνει το χρόνο διακοπής λειτουργίας και βελτιώνει την απόδοση σε ένα επίπεδο που οι συμβατικές πρακτικές επισκευής δεν μπορούν να φτάσουν.

Αυτή η στρατηγική συντήρησης που βασίζεται στο AI είναι επίσης χρήσιμη για τα υπάρχοντα μη ανανεώσιμα δίκτυα. Οι εταιρείες κοινής ωφέλειας μπορούν να ελαχιστοποιήσουν τη σπατάλη ενέργειας και τη διακοπή, διατηρώντας τα δίκτυα ηλεκτρικής ενέργειας σε καλύτερη κατάσταση. Ως αποτέλεσμα, παρέχουν την ίδια ποσότητα ηλεκτρικής ενέργειας με λιγότερες εκπομπές.

Βελτιωμένη ενεργειακή απόδοση

Η αποδοτικότητα είναι ένα άλλο βασικό μέρος της μετάβασης στην πράσινη ενέργεια. Η μείωση της κατανάλωσης σε περιβάλλοντα που κινούνται με ορυκτά καύσιμα μειώνει τις εκπομπές προτού οι περιοχές στραφούν σε ανανεώσιμες πηγές ενέργειας. Η υψηλότερη απόδοση σε περιοχές που ήδη χρησιμοποιούν ανανεώσιμες πηγές ενέργειας σημαίνει ότι αυτές οι διακοπτόμενες πηγές ενέργειας δεν χρειάζεται να παράγουν τόση ηλεκτρική ενέργεια για να καλύψουν τις ανάγκες των ανθρώπων.

Ο ρόλος του AI σε αυτόν τον τομέα είναι παρόμοιος με τον τρόπο λειτουργίας των έξυπνων δικτύων. Οι συσκευές Internet of Things (IoT) που λειτουργούν με AI σε σπίτια, επιχειρήσεις και σταθμούς παραγωγής ενέργειας μπορούν να αναλύσουν τις συνθήκες σε πραγματικό χρόνο και να προσαρμόσουν την παροχή ενέργειας σε απόκριση. Με αυτόν τον τρόπο, μπορούν να χρησιμοποιούν όσο το δυνατόν λιγότερη ηλεκτρική ενέργεια ενώ υποστηρίζουν τις ίδιες διαδικασίες.

Οι έξυπνοι θερμοστάτες είναι ένα εξαιρετικό παράδειγμα αυτής της ιδέας στην πράξη. Όσο σχετικά απλές κι αν είναι αυτές οι συσκευές, μειώνουν τη χρήση θέρμανσης και ψύξης κατά 8% ετησίως κατά μέσο όρο. Η εφαρμογή της ίδιας προσαρμοστικής τεχνολογίας σε περιβάλλοντα μεγαλύτερης κλίμακας μπορεί να αποφέρει σημαντική εξοικονόμηση ενέργειας.

Βελτιστοποίηση εφοδιαστικής αλυσίδας

Ομοίως, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μειώσει το αποτύπωμα άνθρακα της μεγαλύτερης αλυσίδας εφοδιασμού ενέργειας. Τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης μπορούν να αναλύσουν τα δίκτυα ισχύος για να βρουν περιοχές όπου ανεπαίσθητες αλλαγές θα μπορούσαν να μειώσουν τις εκπομπές. Πολλές από αυτές τις ευκαιρίες είναι εύκολο να χάσουν τα ανθρώπινα μάτια, αλλά η τεχνητή νοημοσύνη είναι εξαιρετικά αποτελεσματική σε αυτού του είδους την ανάλυση.

Για παράδειγμα, επισκευασμένοι μετασχηματιστές ισχύος εξάλειψη των αποβλήτων και των εκπομπών από την κατασκευή ενός νέου. Αυτή η εναλλακτική είναι εύκολο να παραβλεφθεί λόγω της απλότητάς της, αλλά μπορεί να επηρεάσει σημαντικά το ηλεκτρικό δίκτυο. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εντοπίσει πού η ανακύκλωση είναι η καλύτερη πορεία προς τα εμπρός και να τη συστήσει σε εταιρείες κοινής ωφέλειας.

Οι μειώσεις των εκπομπών μπορεί επίσης να προκύψουν από τη χρήση πιο κοντινού προμηθευτή, τη διαφορετική απόσταση μεταξύ των αποστολών ή την εύρεση πηγών ανακυκλωμένου υλικού. Η ανάλυση AI μπορεί να βρει τον καλύτερο συνδυασμό αυτών των πολύπλοκων παραγόντων για να διασφαλίσει ότι οι αλυσίδες εφοδιασμού ενέργειας γίνονται όσο το δυνατόν πιο αποτελεσματικές.

Μοντελοποίηση καιρού

Η πρόβλεψη και η ανάλυση του καιρού θα γίνονται όλο και πιο σημαντικές καθώς ο κόσμος βασίζεται περισσότερο στις ανανεώσιμες πηγές ενέργειας. Η αποδεδειγμένη αποτελεσματικότητα του AI σε προγνωστικές εργασίες το καθιστά το ιδανικό εργαλείο για τη δουλειά.

Ορισμένοι οργανισμοί χρησιμοποιούν ήδη μοντέλα βαθιάς μάθησης για να προβλέψουν τα επίπεδα ηλιακής παραγωγής, τα οποία ποικίλλουν πολύ σε διαφορετικές καιρικές συνθήκες. Αυτή η προσέγγιση AI είναι πιο ακριβής σε αυτήν την πρόβλεψη από τις συμβατικές προβλέψεις. Ως αποτέλεσμα, ο σχεδιασμός αποτελεσματικών μεταβάσεων πράσινης ενέργειας γίνεται ευκολότερος.

Παρόμοιες λύσεις μπορούν επίσης να προετοιμάσουν τις εταιρείες κοινής ωφέλειας για επερχόμενα έντονα καιρικά φαινόμενα. Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να ειδοποιήσουν τις αρχές για συνθήκες που μπορεί να διαταράξουν τις πράσινες πηγές ενέργειας. Με αυτές τις έγκαιρες προειδοποιήσεις, οι εταιρείες ενέργειας μπορούν να εξασφαλίσουν επαρκή ενεργειακά αποθέματα και να προστατεύσουν την υποδομή τους για να αποτρέψουν ζημιές και διακοπές λειτουργίας.

Εμπορία ενέργειας σε πραγματικό χρόνο

Ένα άλλο πλεονέκτημα της τεχνητής νοημοσύνης για την πράσινη ενέργεια είναι ότι επιτρέπει ταχύτερες, πιο κερδοφόρες συναλλαγές ενέργειας. Σε αντίθεση με τις συμβατικές πηγές ενέργειας, οι ανανεώσιμες πηγές ενέργειας επιτρέπουν στους ανθρώπους να παράγουν τη δική τους ηλεκτρική ενέργεια μέσω ηλιακών συλλεκτών ή μικρών στροβίλων στην ιδιοκτησία τους. Η εμπορία ενέργειας με δυνατότητα AI επιτρέπει ταχύτερη απόδοση της επένδυσής τους σε αυτά τα συστήματα, ενθαρρύνοντας την ευρύτερη υιοθέτηση.

Η μέση εγκατάσταση ηλιακών συλλεκτών κατοικιών κοστίζει πάνω από 16,000 $, ακόμη και μετά από πιστώσεις φόρου. Ωστόσο, επειδή οι ιδιοκτήτες παράγουν τη δική τους ενέργεια, εξοικονομούν χρήματα πληρώνοντας λιγότερους λογαριασμούς ηλεκτρικού ρεύματος. Η τεχνητή νοημοσύνη ενισχύει αυτές τις εξοικονομήσεις με την πώληση της περίσσειας ενέργειας από αυτά τα συστήματα πίσω στο δίκτυο. 

Επειδή οι ανανεώσιμες πηγές ενέργειας είναι διακοπτόμενες, θα παράγουν περισσότερα από όσα χρειάζονται οι ιδιοκτήτες σπιτιού. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναγνωρίσει πότε συμβαίνει αυτό και να στείλει αυτόματα την ενέργεια σε εταιρείες κοινής ωφέλειας όταν είναι πιο οικονομικά αποδοτικό. Κατά συνέπεια, το δίκτυο μπορεί να διανέμει περισσότερη ενέργεια από ανανεώσιμες πηγές, ενώ οι ιδιοκτήτες αυτών των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας κερδίζουν χρήματα για να αντισταθμίσουν το κόστος εγκατάστασης.

Η τεχνητή νοημοσύνη θα ανοίξει τον δρόμο για ένα πιο πράσινο μέλλον

Η στροφή προς την πράσινη ενέργεια είναι μια κρίσιμη αλλά πολύπλοκη διαδικασία. Αν και το AI δεν είναι μια ολοκληρωμένη λύση, παρέχει την απαραίτητη βοήθεια σε αυτή τη μετάβαση.

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει την ταχύτητα, την ακρίβεια και τη διορατικότητα που χρειάζονται οι εταιρείες κοινής ωφελείας και οι πελάτες τους για να καταστήσουν βιώσιμη τη μεγάλης κλίμακας ανανεώσιμη ενέργεια. Ταυτόχρονα, θα μειώσει τις εκπομπές από συμβατικά συστήματα που εξαρτώνται από ορυκτά καύσιμα. Καθώς η απειλή της κλιματικής αλλαγής αυξάνεται, αυτά τα πλεονεκτήματα γίνονται πιο δύσκολο να παραβλεφθούν. Ως αποτέλεσμα, η τεχνητή νοημοσύνη θα γίνει κλιματική αναγκαιότητα.