Kas AI on rohelise energia tulevik?

Roheline energia on kliimamuutuste vastases võitluses hädavajalik. Maailm peab kasutama vähem energiat ja lülituma vähem kahjulikele allikatele, kuid see on keerulisem, kui esialgu tundub. AI võib osutuda mõistatuse puuduvaks osaks.

Ekspertidel on tuvastas üle 50 kasutusjuhtumi tehisintellekti jaoks energiasektoris. Paljud neist rakendustest toetavad üleminekut jätkusuutlikule energiataristule. Siin on ülevaade mõnest kõige olulisemast kasutusviisist, rõhutades, miks AI on rohelise energia tulevik. 

Nutikad ruudud

Nutikad võrgud, mis toetavad kahesuunalisi elektrivooge ja kasutavad ulatuslikke andmetehnoloogiaid, on tehisintellekti kõige populaarsem rakendus energeetikas. AI analüüsib tuhandeid andmepunkte need võrgud loovad reaalajas kohandamise võimaldamiseks. Need käimasolevad muudatused on taastuvenergia ühe suurima väljakutse – katkendlikkuse – lahendamisel võtmetähtsusega.

Päikesepaneelid ja tuuleturbiinid ei saa nõudmisel elektrit toota, kuna need sõltuvad kõikuvatest loodusnähtustest. Ka nende kõrgeimad põlvkonnad ei ole sageli kooskõlas tipptarbimisega. Talvel inimesed kasuta hommikul rohkem energiat ja õhtul, kui väljas on pime, kuid päikesepaneelid ei tooda pimedas elektrit.

Tehisintellektiga töötavad nutikad võrgud aitavad suunata energiat sinna, kus seda igal ajahetkel kõige rohkem vaja on. Kui tootmine on kõrge ja tarbimine väike, saadavad nad rohkem elektrit salvestusruumi. Nad jaotavad salvestatud võimsust, kui kasutus kasvab ja tootmine väheneb. Selle tulemusena muutub taastuvenergia usaldusväärsemaks.

Teadlik taastuvenergia laienemine

Samamoodi ei sobi kõik piirkonnad taastuvate energiaallikate jaoks võrdselt. Päikesepaneelid toodavad rohkem energiat piirkondades, kus on palju päikesevalgust, ja seetõttu tuuled tõusevad kõrgematel kõrgustel, tuuleturbiinid on parimad mägipiirkondade jaoks. Kuid maaomandi keerukus ja ehituse mõju lähedalasuvale elusloodusele muudavad asja keeruliseks.

Masinõppe mudelid võivad aidata, analüüsides kõiki neid keerulisi tegureid üheaegselt. Tehisintellekt võib esile tuua ideaalsed kohad uue taastuva infrastruktuuri ehitamiseks kiiremini ja täpsemalt kui inimesed seda suudavad. Mida keerulisemaks need otsused lähevad, seda soodsamaks muutub tehisintellekt.

Tehisintellekti teadmistele tuginedes saavad energiaettevõtted leida, kus taastuvad süsteemid toodaksid kõige vähem energiat madalaima kulu ja ökoloogilise mõjuga. See teadlik otsuste tegemine võimaldab sujuvamat ja ohutumat üleminekut heitmevabale elektrile.

Võrgu hooldus

Kuna roheline energia on oma olemuselt muutlikum kui tellitavad alternatiivid, on hooldus olulisem. Kõik rikked võivad põhjustada ulatuslikke voolukatkestusi ja kõrged remondikulud võimendavad nende süsteemide niigi järske hinnasilte. AI võib aidata ennustava hoolduse kaudu.

Ennustav hooldus näeb ette seadmete rikkeid, õppides tuvastama varajasi hoiatusmärke. Need süsteemid hoiatavad tehnikuid probleemidest, kui need on veel väikesed, lihtsad ja taskukohased parandada. Selle tulemusena ennustav hooldus vähendab seisakuid ja suurendab tõhusust tasemel, kuhu tavapärased remonditavad ei ulatu.

See AI-põhine hooldusstrateegia on abiks ka olemasolevate taastumatute võrkude puhul. Kommunaalettevõtted saavad energia raiskamist ja häireid minimeerida, hoides elektrivõrgud paremas seisukorras. Selle tulemusel annavad nad sama koguse elektrit väiksemate heitkogustega.

Parem energiatõhusus

Tõhusus on rohelisele energiale ülemineku teine ​​oluline osa. Tarbimise vähendamine fossiilkütustel töötavates keskkondades vähendab heitkoguseid enne taastuvenergiale üleminekut. Suurem efektiivsus piirkondades, kus juba kasutatakse taastuvenergiat, tähendab, et need vahelduvad energiaallikad ei pea inimeste vajaduste rahuldamiseks nii palju elektrit tootma.

AI roll selles valdkonnas on sarnane arukate võrkude tööga. AI-toega asjade Interneti (IoT) seadmed kodudes, ettevõtetes ja elektrijaamades saavad analüüsida reaalajas tingimusi ja kohandada energia tarnimist. Nii saavad nad samu protsesse toetades kasutada võimalikult vähe elektrit.

Nutikad termostaadid on suurepärane näide selle kontseptsiooni toimimisest. Nii suhteliselt lihtsad kui need seadmed on, vähendavad nad kütte- ja jahutustarbimist 8% võrra aastas keskmiselt. Sama adaptiivse tehnoloogia rakendamine suuremahulistes keskkondades võib anda märkimisväärset energiasäästu.

Tarneahela optimeerimine

Samamoodi võib tehisintellekt vähendada suurema energiavarustusahela süsiniku jalajälge. Masinõppemudelid võivad analüüsida elektrivõrke, et leida valdkondi, kus väikesed muudatused võivad heitkoguseid vähendada. Paljud neist võimalustest jäävad inimsilmadele kergesti kasutamata, kuid tehisintellekt on seda tüüpi analüüsimisel väga tõhus.

Näiteks taastatud jõutrafod kõrvaldada jäätmed ja heitmed uue valmistamisest. Seda alternatiivi on selle lihtsuse tõttu lihtne tähelepanuta jätta, kuid see võib oluliselt mõjutada elektrivõrku. Tehisintellekt suudab tuvastada, kus ringlussevõtt on parem tee edasi liikuda, ja soovitada seda kommunaalettevõtetele.

Heitkoguste vähendamine võib tuleneda ka tihedama tarnija kasutamisest, saadetiste erinevast vahekaugusest või ringlussevõetud materjali allikate leidmisest. AI-analüütika suudab leida nende keeruliste tegurite parima kombinatsiooni, et tagada energiatarneahelate võimalikult tõhus toimimine.

Ilma modelleerimine

Ilmaprognoosid ja -analüüsid muutuvad üha olulisemaks, kuna maailm tugineb enam taastuvenergiale. AI tõestatud tõhusus ennustavates ülesannetes muudab selle töö jaoks ideaalseks tööriistaks.

Mõned organisatsioonid kasutavad juba süvaõppe mudeleid, et ennustada päikeseenergia genereerimise taset, mis on erinevates ilmastikutingimustes väga erinev. See AI-lähenemine on selle prognoosi puhul täpsem kui tavaline prognoosimine. Tänu sellele muutub tõhusa rohelise energia ülemineku planeerimine lihtsamaks.

Sarnased lahendused võivad ette valmistada ka kommunaalettevõtteid saabuvateks rasketeks ilmastikunähtusteks. AI-mudelid võivad hoiatada ametiasutusi tingimustest, mis võivad häirida rohelisi toiteallikaid. Nende varajaste hoiatustega saavad elektriettevõtted tagada piisavad energiavarud ja kaitsta oma infrastruktuuri, et vältida kahjustusi ja katkestusi.

Reaalajas energiakaubandus

Teine rohelise energia tehisintellekti eelis on see, et see võimaldab kiiremat ja tulusamat energiakaubandust. Erinevalt tavapärastest energiaallikatest võimaldavad taastuvenergia inimestel oma kinnistul asuvate päikesepaneelide või väikeste turbiinide kaudu ise elektrit toota. Tehisintellektil põhinev energiakauplemine võimaldab nendesse süsteemidesse tehtud investeeringute kiiremat tasuvust, soodustades laiemat kasutuselevõttu.

Keskmine elamu päikesepaneelide paigaldus maksab üle 16,000 XNUMX dollari, isegi pärast maksukrediiti. Kuid kuna omanikud toodavad elektrit ise, säästavad nad raha, makstes vähem elektriarveid. Tehisintellekt suurendab seda säästmist, müües nendest süsteemidest üleliigse energia võrku tagasi. 

Kuna taastuvad energiaallikad on katkendlikud, toodavad need rohkem, kui majaomanikud võivad vajada. Tehisintellekt tunneb ära, kui see juhtub, ja saadab energia automaatselt kommunaalettevõtetele, kui see on kõige kuluefektiivsem. Järelikult saab võrk jaotada rohkem taastuvenergiat, samal ajal kui nende taastuvenergia omanikud teenivad raha paigalduskulude hüvitamiseks.

AI sillutab teed rohelisema tuleviku poole

Üleminek rohelisele energiale on ülioluline, kuid keeruline protsess. Kuigi AI ei ole täielik lahendus, pakub see üleminekul vajalikku abi.

Tehisintellektil on kiirus, täpsus ja ülevaade kommunaalettevõtetel ja nende klientidel, mida on vaja suuremahulise taastuvenergia elujõuliseks muutmiseks. Samal ajal vähendab see tavapäraste fossiilkütustel töötavate süsteemide heitkoguseid. Kliimamuutuste ohu kasvades on neid eeliseid raskem tähelepanuta jätta. Tehisintellekt muutub seetõttu kliimavajaduseks.