האם AI הוא העתיד של אנרגיה ירוקה?

אנרגיה ירוקה היא חיונית במאבק נגד שינויי אקלים. העולם צריך להשתמש פחות בכוח ולעבור למקורות פחות מזיקים, אבל זה מסובך יותר ממה שנראה בתחילה. AI יכול להוכיח שהוא החלק החסר בפאזל.

מומחים זיהו למעלה מ-50 מקרי שימוש ל- AI בתעשיית האנרגיה. רבים מהיישומים האלה תומכים במעבר לתשתית כוח קיימת. כאן ניתן מבט על כמה מהשימושים החשובים ביותר, המודגשים מדוע AI הוא העתיד של אנרגיה ירוקה. 

רשתות חכמות

רשתות חכמות, התומכות בזרימת חשמל דו-כיוונית ומשתמשות בטכנולוגיות נתונים נרחבות, הן היישום הפופולרי ביותר של AI באנרגיה. AI מנתח אלפי נקודות נתונים אלו שרשתות מייצרות כדי לאפשר התאמות בזמן אמת. השינויים המתמשכים האלו הם מפתח לפתרון אחד מהאתגרים הגדולים של מקורות אנרגיה מתחדשים — אי-יציבות.

לוחות סולאריים וטורבינות רוח לא יכולים לייצר חשמל על פי דרישה מכיוון שהם תלויים בתופעות טבע משתנות. תקופות הייצור הגבוהות ביותר שלהם לא תואמות לרוב עם תקופות הצריכה השיא. בחורף, אנשים משתמשים יותר באנרגיה בבוקר ובערב כאשר חשוך, אבל לוחות סולאריים אינם מייצרים חשמל בחושך.

רשתות חכמות מונעות על ידי AI עוזרות על ידי שליחת אנרגיה למקום שבו היא נחוצה ביותר בכל רגע נתון. כאשר הייצור גבוה והצריכה נמוכה, הן שולחות יותר חשמל לאחסון. הן מפיצות כוח מאוחסן כאשר השימוש גדל והייצור יורד. כתוצאה מכך, אנרגיה מתחדשת הופכת להיות יותר אמינה.

הרחבת אנרגיה מתחדשת מושכלת

באופן דומה, לא כל אזור שווה לאנרגיה מתחדשת. לוחות סולאריים מייצרים יותר כוח באזורים עם הרבה אור שמש, וכיוון שרוחות מתגברות בגובה רב יותר, טורבינות רוח הן הטובות ביותר לאזורי הרים. עם זאת, פרטי בעלות קרקע והשפעת הבנייה על חיות הבר הסמוכות מסבכים את העניין.

מודלים של למידת מכונה יכולים לעזור על ידי ניתוח כל הגורמים המורכבים האלו בו-זמנית. AI יכול להדגיש את המקומות האידיאליים לבנות תשתית אנרגיה מתחדשת חדשה מהר יותר ובדיוק רב יותר מאשר בני אדם. ככל שהחלטות אלו הופכות למורכבות יותר, AI הופך לתועלתי יותר.

על ידי הסתמכות על תובנות AI, חברות אנרגיה יכולות למצוא היכן מערכות אנרגיה מתחדשת יייצרו את הכמות הרבה ביותר של אנרגיה בעלות הנמוכה ביותר וההשפעה האקולוגית. קבלת החלטות מושכלת זו מאפשרת מעבר חלק ובטוח יותר לחשמל ללא פליטת גזים.

תחזוקת רשת

מכיוון שאנרגיה ירוקה היא בעצם יותר רגישה מאשר חלופות על פי דרישה, תחזוקה היא חשובה יותר. כל התקלה יכולה לגרום להפרעות חשמל נרחבות, ועלויות תיקון גבוהות מגבירות את המחירים הכבדים של מערכות אלו. AI יכול לעזור דרך תחזוקה מוניעה.

תחזוקה מוניעה מנבאת כשלים בציוד על ידי למידה לזהות סימנים מוקדמים. מערכות אלו מתריעות לטכנאים על בעיות בעודן קטנות, קלות וזולות לתיקון. כתוצאה מכך, תחזוקה מוניעה מקטינה זמן היעדרות ושיפרה יעילות ברמה שפרקטיקות תיקון קונבנציונליות לא יכולות להשיג.

אסטרטגיית תחזוקה זו המונעת על ידי AI גם מועילה לרשתות קיימות שאינן מתחדשות. חברות תשתיות יכולות למזער את הבזבוז האנרגטי וההפרעות על ידי שמירה על רשתות הכוח במצב טוב יותר. כתוצאה מכך, הן מספקות אותה כמות של חשמל עם פחות פליטות.

שיפור יעילות אנרגיה

יעילות היא עוד חלק מרכזי במעבר לאנרגיה ירוקה. הפחתת הצריכה בסביבות מונעות על ידי דלקים מסורתיים מקטינה פליטות לפני שאזורים מעברים לאנרגיה מתחדשת. יעילות גבוהה יותר באזורים המשתמשים כבר באנרגיה מתחדשת אומרת שמקורות אנרגיה אלו המשתנים אינם צריכים לייצר כמות גדולה כל כך של חשמל כדי לספק את צורכי האנשים.

תפקידו של AI בתחום זה דומה לאופן שבו רשתות חכמות פועלות. התקנים של IoT המונעים על ידי AI בבתים, עסקים ותחנות כוח יכולים לנתח תנאים בזמן אמת ולכוון את אספקת האנרגיה בתגובה. בדרך זו, הם יכולים להשתמש בכמות המינימלית של חשמל הדרושה תוך תמיכה באותם התהליכים.

מחממים חכמים הם דוגמה מעולה לקונספט זה בפעולה. כפשוטים ככל שהמכשירים האלו, הם מקטינים את השימוש בחימום וקירור ב-8% בשנה בממוצע. יישום אותה טכנולוגיה מותאמת לסביבות גדולות יותר יכול להניב חיסכון אנרגטי משמעותי.

אופטימיזציה של שרשרת אספקה

באופן דומה, AI יכול להפחית את טביעת הפחמן של שרשרת האספקה האנרגטית הרחבה יותר. מודלים של למידת מכונה יכולים לנתח את רשתות הכוח כדי למצוא אזורים שבהם שינויים עדינים יכולים להפחית פליטות. רבים מההזדמנויות האלו קלות לעין אנוש להחמיץ, אבל AI הוא י