क्या AI हरित ऊर्जा का भविष्य है?

जलवायु परिवर्तन के खिलाफ लड़ाई में हरित ऊर्जा आवश्यक है। दुनिया को कम बिजली का उपयोग करने और कम हानिकारक स्रोतों पर स्विच करने की आवश्यकता है, लेकिन यह शुरू में जितना लगता है उससे कहीं अधिक जटिल है। एआई पहेली का गायब हिस्सा साबित हो सकता है।

विशेषज्ञों का है 50 से अधिक उपयोग के मामलों की पहचान की गई ऊर्जा क्षेत्र में एआई के लिए। इनमें से कई एप्लिकेशन टिकाऊ बिजली बुनियादी ढांचे में बदलाव का समर्थन करते हैं। यहां कुछ सबसे महत्वपूर्ण उपयोगों पर एक नजर डाली गई है, जो इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि एआई हरित ऊर्जा का भविष्य क्यों है। 

स्मार्ट ग्रिड

स्मार्ट ग्रिड, जो दो-तरफा बिजली प्रवाह का समर्थन करते हैं और व्यापक डेटा प्रौद्योगिकियों का उपयोग करते हैं, ऊर्जा में एआई का सबसे लोकप्रिय अनुप्रयोग हैं। एआई विश्लेषण करता है हजारों डेटा पॉइंट ये नेटवर्क वास्तविक समय समायोजन को सक्षम करने के लिए उत्पादन करते हैं। वे चल रहे परिवर्तन नवीकरणीय ऊर्जा की सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक - रुक-रुक कर - को संबोधित करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।

सौर पैनल और पवन टरबाइन मांग पर बिजली नहीं बना सकते क्योंकि वे उतार-चढ़ाव वाली प्राकृतिक घटनाओं पर निर्भर करते हैं। उनकी उच्चतम उत्पादन अवधि अक्सर चरम खपत के साथ संरेखित नहीं होती है। सर्दियों में, लोग सुबह के समय अधिक ऊर्जा का प्रयोग करें और शाम को जब अंधेरा होता है, लेकिन सौर पैनल अंधेरे में बिजली का उत्पादन नहीं करते हैं।

एआई-संचालित स्मार्ट ग्रिड ऊर्जा को वहां भेजकर मदद करते हैं जहां किसी भी समय इसकी सबसे अधिक आवश्यकता होती है। जब उत्पादन अधिक होता है और खपत कम होती है, तो वे भंडारण के लिए अधिक बिजली भेजते हैं। जब उपयोग बढ़ता है और उत्पादन गिरता है तो वे संग्रहीत बिजली वितरित करते हैं। परिणामस्वरूप, नवीकरणीय ऊर्जा अधिक विश्वसनीय हो जाती है।

सूचित नवीकरणीय विस्तार

इसी प्रकार, हर क्षेत्र नवीकरणीय ऊर्जा के लिए समान रूप से उपयुक्त नहीं है। सौर पैनल बहुत अधिक धूप वाले क्षेत्रों में अधिक बिजली पैदा करते हैं, और क्योंकि अधिक ऊंचाई पर हवाएं बढ़ जाती हैंपवन टरबाइन पर्वतीय क्षेत्रों के लिए सर्वोत्तम हैं। हालाँकि, भूमि स्वामित्व की पेचीदगियाँ और आसपास के वन्यजीवों पर निर्माण का प्रभाव मामले को जटिल बनाता है।

मशीन लर्निंग मॉडल इन सभी जटिल कारकों का एक साथ विश्लेषण करके मदद कर सकते हैं। एआई इंसानों की तुलना में तेजी से और अधिक सटीकता से नए नवीकरणीय बुनियादी ढांचे के निर्माण के लिए आदर्श स्थानों को उजागर कर सकता है। ये निर्णय जितने अधिक जटिल होते जाते हैं, एआई उतना ही अधिक लाभप्रद होता जाता है।

एआई अंतर्दृष्टि पर भरोसा करके, ऊर्जा कंपनियां यह पता लगा सकती हैं कि नवीकरणीय प्रणालियाँ सबसे कम लागत और पारिस्थितिक प्रभाव पर सबसे अधिक ऊर्जा का उत्पादन कहाँ करेंगी। यह सूचित निर्णय उत्सर्जन-मुक्त बिजली के लिए एक सहज, सुरक्षित संक्रमण को सक्षम बनाता है।

ग्रिड रखरखाव

चूँकि हरित ऊर्जा स्वाभाविक रूप से ऑन-डिमांड विकल्पों की तुलना में अधिक अस्थिर है, इसलिए रखरखाव अधिक महत्वपूर्ण है। किसी भी खराबी के कारण व्यापक बिजली व्यवधान हो सकता है, और उच्च मरम्मत लागत इन प्रणालियों की पहले से ही भारी कीमत को बढ़ा देती है। एआई पूर्वानुमानित रखरखाव के माध्यम से मदद कर सकता है।

पूर्वानुमानित रखरखाव प्रारंभिक चेतावनी संकेतों की पहचान करना सीखकर उपकरण विफलताओं का अनुमान लगाता है। ये प्रणालियाँ तकनीशियनों को समस्याओं के प्रति सचेत करती हैं, जबकि वे अभी भी छोटी हैं, उन्हें ठीक करना आसान और किफायती है। परिणामस्वरूप, पूर्वानुमानित रखरखाव डाउनटाइम कम करता है और दक्षता में सुधार करता है उस स्तर पर जहाँ पारंपरिक मरम्मत पद्धतियाँ नहीं पहुँच सकतीं।

यह एआई-संचालित रखरखाव रणनीति मौजूदा गैर-नवीकरणीय ग्रिड के लिए भी सहायक है। उपयोगिता कंपनियाँ बिजली नेटवर्क को बेहतर स्थिति में रखकर ऊर्जा की बर्बादी और व्यवधान को कम कर सकती हैं। परिणामस्वरूप, वे कम उत्सर्जन के साथ समान मात्रा में बिजली प्रदान करते हैं।

बेहतर ऊर्जा दक्षता

दक्षता हरित ऊर्जा में परिवर्तन का एक और महत्वपूर्ण हिस्सा है। जीवाश्म ईंधन से चलने वाले वातावरण में खपत कम करने से क्षेत्रों के नवीकरणीय ऊर्जा पर स्विच करने से पहले उत्सर्जन कम हो जाता है। पहले से ही नवीकरणीय ऊर्जा का उपयोग करने वाले क्षेत्रों में उच्च दक्षता का मतलब है कि इन आंतरायिक बिजली स्रोतों को लोगों की जरूरतों को पूरा करने के लिए उतनी बिजली का उत्पादन नहीं करना पड़ेगा।

इस क्षेत्र में एआई की भूमिका स्मार्ट ग्रिड के काम करने के समान है। घरों, व्यवसायों और बिजली संयंत्रों में एआई-संचालित इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) उपकरण वास्तविक समय की स्थितियों का विश्लेषण कर सकते हैं और प्रतिक्रिया में ऊर्जा वितरण को समायोजित कर सकते हैं। इस तरह, वे समान प्रक्रियाओं का समर्थन करते हुए यथासंभव कम बिजली का उपयोग कर सकते हैं।

स्मार्ट थर्मोस्टेट क्रियान्वित इस अवधारणा का एक उत्कृष्ट उदाहरण हैं। ये उपकरण जितने अपेक्षाकृत सरल हैं, वे हीटिंग और कूलिंग के उपयोग को कम करते हैं प्रति वर्ष 8% तक औसत पर। उसी अनुकूली तकनीक को बड़े पैमाने के वातावरण में लागू करने से महत्वपूर्ण ऊर्जा बचत हो सकती है।

आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन

इसी तरह, एआई बड़ी ऊर्जा आपूर्ति श्रृंखला के कार्बन पदचिह्न को कम कर सकता है। मशीन लर्निंग मॉडल उन क्षेत्रों को खोजने के लिए बिजली नेटवर्क का विश्लेषण कर सकते हैं जहां सूक्ष्म परिवर्तन उत्सर्जन को कम कर सकते हैं। इनमें से कई अवसर मानवीय आंखों के लिए आसानी से चूक जाते हैं, लेकिन एआई इस प्रकार के विश्लेषण में अत्यधिक प्रभावी है।

उदाहरण के लिए, पुनर्निर्मित बिजली ट्रांसफार्मर अपशिष्ट और उत्सर्जन को खत्म करें एक नया निर्माण करने से. इस विकल्प को इसकी सरलता के कारण नज़रअंदाज करना आसान है, लेकिन यह पावर ग्रिड पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकता है। एआई पहचान सकता है कि रीसाइक्लिंग आगे बढ़ने का बेहतर रास्ता कहां है और उपयोगिता कंपनियों को इसकी सिफारिश कर सकता है।

उत्सर्जन में कटौती करीबी आपूर्तिकर्ता का उपयोग करने, शिपमेंट में अलग-अलग अंतर रखने या पुनर्नवीनीकरण सामग्री स्रोतों को खोजने से भी हो सकती है। ऊर्जा आपूर्ति शृंखला यथासंभव कुशल बने यह सुनिश्चित करने के लिए एआई एनालिटिक्स इन जटिल कारकों का सबसे अच्छा संयोजन ढूंढ सकता है।

मौसम मॉडलिंग

मौसम की भविष्यवाणी और विश्लेषण तेजी से महत्वपूर्ण हो जाएगा क्योंकि दुनिया नवीकरणीय ऊर्जा पर अधिक निर्भर है। पूर्वानुमानित कार्यों में एआई की सिद्ध प्रभावशीलता इसे कार्य के लिए आदर्श उपकरण बनाती है।

कुछ संगठन पहले से ही सौर ऊर्जा उत्पादन के स्तर की भविष्यवाणी करने के लिए गहन शिक्षण मॉडल का उपयोग करते हैं, जो विभिन्न मौसम स्थितियों में व्यापक रूप से भिन्न होता है। पारंपरिक पूर्वानुमान की तुलना में यह एआई दृष्टिकोण इस भविष्यवाणी में अधिक सटीक है। परिणामस्वरूप प्रभावी हरित ऊर्जा परिवर्तन की योजना बनाना आसान हो जाता है।

इसी तरह के समाधान आने वाली गंभीर मौसम की घटनाओं के लिए उपयोगिता कंपनियों को भी तैयार कर सकते हैं। एआई मॉडल अधिकारियों को उन स्थितियों के बारे में सचेत कर सकते हैं जो हरित ऊर्जा स्रोतों को बाधित कर सकती हैं। इन प्रारंभिक चेतावनियों के साथ, बिजली कंपनियां पर्याप्त ऊर्जा भंडार सुनिश्चित कर सकती हैं और क्षति और कटौती को रोकने के लिए अपने बुनियादी ढांचे की रक्षा कर सकती हैं।

रीयल-टाइम एनर्जी ट्रेडिंग

हरित ऊर्जा के लिए एआई का एक अन्य लाभ यह है कि यह तेज़, अधिक लाभदायक ऊर्जा व्यापार को सक्षम बनाता है। पारंपरिक ऊर्जा स्रोतों के विपरीत, नवीकरणीय ऊर्जा लोगों को अपनी संपत्ति पर सौर पैनलों या छोटे टर्बाइनों के माध्यम से अपनी बिजली उत्पन्न करने देती है। एआई-सक्षम ऊर्जा व्यापार इन प्रणालियों में उनके निवेश पर तेजी से रिटर्न की अनुमति देता है, जिससे व्यापक रूप से अपनाने को बढ़ावा मिलता है।

औसत आवासीय सौर पैनल स्थापना लागत $16,000 से अधिक, टैक्स क्रेडिट के बाद भी। हालाँकि, चूँकि मालिक अपनी स्वयं की बिजली उत्पन्न करते हैं, वे बिजली के बिलों में कम भुगतान करके पैसे बचाते हैं। एआई इन प्रणालियों से अतिरिक्त ऊर्जा को ग्रिड में वापस बेचकर बचत को बढ़ाता है। 

क्योंकि नवीनीकरण रुक-रुक कर होता है, वे घर के मालिकों की आवश्यकता से अधिक उत्पन्न करेंगे। एआई ऐसा होने पर पहचान सकता है और सबसे अधिक लागत प्रभावी होने पर स्वचालित रूप से उपयोगिता कंपनियों को ऊर्जा भेज सकता है। नतीजतन, ग्रिड अधिक नवीकरणीय ऊर्जा वितरित कर सकता है जबकि इन नवीकरणीय ऊर्जा के मालिक स्थापना लागत की भरपाई के लिए पैसा कमाते हैं।

एआई हरित भविष्य का मार्ग प्रशस्त करेगा

हरित ऊर्जा की ओर बदलाव एक महत्वपूर्ण लेकिन जटिल प्रक्रिया है। हालाँकि AI पूर्ण समाधान नहीं है, यह उस परिवर्तन में आवश्यक सहायता प्रदान करता है।

एआई के पास गति, सटीकता और अंतर्दृष्टि है जो उपयोगिता कंपनियों और उनके ग्राहकों को बड़े पैमाने पर नवीकरणीय ऊर्जा को व्यवहार्य बनाने के लिए आवश्यक है। साथ ही, यह पारंपरिक, जीवाश्म ईंधन पर निर्भर प्रणालियों से उत्सर्जन को कम करेगा। जैसे-जैसे जलवायु परिवर्तन का ख़तरा बढ़ता जा रहा है, इन फायदों को नज़रअंदाज़ करना कठिन होता जा रहा है। परिणामस्वरूप एआई एक जलवायु आवश्यकता बन जाएगी।