Je li umjetna inteligencija budućnost zelene energije?

Zelena energija ključna je u borbi protiv klimatskih promjena. Svijet treba koristiti manje energije i prebaciti se na manje štetne izvore, ali to je kompliciranije nego što se u početku čini. AI bi se mogla pokazati dijelom slagalice koji nedostaje.

Stručnjaci imaju identificirali preko 50 slučajeva upotrebe za AI u energetskom sektoru. Mnoge od ovih aplikacija podržavaju prijelaz na održivu energetsku infrastrukturu. Evo pogleda na neke od najvažnijih upotreba, ističući zašto je AI budućnost zelene energije. 

Pametne mreže

Pametne mreže, koje podržavaju dvosmjerne tokove električne energije i koriste opsežne podatkovne tehnologije, najpopularnija su primjena umjetne inteligencije u energetici. AI analizira tisuće podatkovnih točaka te mreže proizvode kako bi omogućile prilagodbe u stvarnom vremenu. Te promjene koje su u tijeku ključne su za rješavanje jednog od najvećih izazova obnovljivih izvora energije — povremenosti.

Solarni paneli i vjetroturbine ne mogu proizvesti energiju na zahtjev jer se oslanjaju na fluktuirajuće prirodne pojave. Ni njihova najveća generacijska razdoblja često nisu u skladu s vršnom potrošnjom. Zimi ljudi koristiti više energije ujutro i navečer kada je vani mrak, ali solarni paneli ne proizvode struju u mraku.

Pametne mreže koje pokreće AI pomažu slanjem energije tamo gdje je najpotrebnija u bilo kojem trenutku. Kada je proizvodnja visoka, a potrošnja niska, šalju više električne energije u skladište. Oni distribuiraju pohranjenu snagu kada potrošnja raste, a proizvodnja pada. Kao rezultat toga, obnovljiva energija postaje pouzdanija.

Informirana obnovljiva ekspanzija

Slično tome, nije svako područje jednako pogodno za obnovljive izvore energije. Solarni paneli proizvode više energije u regijama s puno sunčeve svjetlosti, i zato vjetrovi se pojačavaju na većim visinama, vjetroturbine su najbolje za planinska područja. Međutim, zamršenost vlasništva nad zemljištem i utjecaj izgradnje na obližnje divlje životinje kompliciraju stvar.

Modeli strojnog učenja mogu pomoći analizom svih ovih složenih čimbenika istovremeno. AI može istaknuti idealna mjesta za izgradnju nove infrastrukture za obnovljive izvore energije brže i točnije nego što to mogu ljudi. Što te odluke postaju složenije, AI postaje sve korisniji.

Oslanjajući se na uvide umjetne inteligencije, energetske tvrtke mogu pronaći gdje bi obnovljivi sustavi proizveli najviše energije po najnižoj cijeni i ekološkom utjecaju. To informirano donošenje odluka omogućuje lakši i sigurniji prijelaz na električnu energiju bez emisija.

Održavanje mreže

Budući da je zelena energija sama po sebi nestabilnija od alternativa na zahtjev, održavanje je važnije. Svaki kvar mogao bi uzrokovati raširene prekide napajanja, a visoki troškovi popravka povećavaju ionako visoke cijene ovih sustava. AI može pomoći kroz prediktivno održavanje.

Prediktivno održavanje predviđa kvarove opreme učenjem prepoznavanja ranih znakova upozorenja. Ovi sustavi upozoravaju tehničare na probleme dok su još mali, lako ih je i pristupačno popraviti. Kao rezultat, prediktivno održavanje smanjuje zastoje i poboljšava učinkovitost na razini koju konvencionalni postupci popravka ne mogu doseći.

Ova strategija održavanja vođena umjetnom inteligencijom također je korisna za postojeće neobnovljive mreže. Komunalna poduzeća mogu smanjiti rasipanje energije i poremećaje održavanjem energetskih mreža u boljem stanju. Kao rezultat toga, daju istu količinu električne energije s manje emisija.

Poboljšana energetska učinkovitost

Učinkovitost je još jedan ključni dio prijelaza na zelenu energiju. Smanjenje potrošnje u okruženjima koja koriste fosilna goriva smanjuje emisije prije nego se područja prebace na obnovljive izvore energije. Veća učinkovitost u regijama koje već koriste obnovljive izvore energije znači da ti povremeni izvori energije ne moraju proizvoditi toliko električne energije da bi zadovoljili potrebe ljudi.

Uloga umjetne inteligencije u ovom području slična je načinu rada pametnih mreža. Uređaji interneta stvari (IoT) pokretani umjetnom inteligencijom u domovima, tvrtkama i elektranama mogu analizirati uvjete u stvarnom vremenu i prilagoditi isporuku energije kao odgovor. Na taj način mogu koristiti što je moguće manje električne energije dok podržavaju iste procese.

Pametni termostati izvrstan su primjer ovog koncepta na djelu. Koliko god ovi uređaji bili relativno jednostavni, oni smanjuju upotrebu grijanja i hlađenja za 8% godišnje U prosjeku. Primjena iste prilagodljive tehnologije na okruženja većih razmjera može dovesti do značajnih ušteda energije.

Optimizacija lanca opskrbe

Slično tome, AI može smanjiti ugljični otisak većeg lanca opskrbe energijom. Modeli strojnog učenja mogu analizirati električne mreže kako bi pronašli područja u kojima bi suptilne promjene mogle smanjiti emisije. Ljudsko oko lako propušta mnoge od ovih prilika, ali AI je vrlo učinkovit u ovoj vrsti analize.

Na primjer, obnovljeni energetski transformatori eliminirati otpad i emisije od proizvodnje novog. Ovu je alternativu lako zanemariti zbog njene jednostavnosti, ali ona može značajno utjecati na električnu mrežu. AI može identificirati gdje je recikliranje bolji put naprijed i preporučiti ga komunalnim tvrtkama.

Smanjenje emisija također može proizaći iz korištenja bližeg dobavljača, drugačijeg rasporeda isporuka ili pronalaska izvora recikliranog materijala. AI analitika može pronaći najbolju kombinaciju ovih složenih čimbenika kako bi osigurala da lanci opskrbe energijom postanu što učinkovitiji.

Modeliranje vremena

Vremenska prognoza i analiza postat će sve važniji kako se svijet sve više oslanja na obnovljivu energiju. Dokazana učinkovitost umjetne inteligencije u zadacima predviđanja čini je idealnim alatom za posao.

Neke organizacije već koriste modele dubinskog učenja za predviđanje razina solarne generacije, koje uvelike variraju u različitim vremenskim uvjetima. Ovaj pristup umjetne inteligencije točniji je u ovom predviđanju od konvencionalnog predviđanja. Kao rezultat toga planiranje učinkovitih prijelaza na zelenu energiju postaje lakše.

Slična rješenja također mogu pripremiti komunalna poduzeća za nadolazeće teške vremenske prilike. AI modeli mogu upozoriti vlasti na uvjete koji mogu poremetiti zelene izvore energije. Ovim ranim upozorenjima elektroprivredne tvrtke mogu osigurati dovoljne rezerve energije i zaštititi svoju infrastrukturu kako bi spriječile štetu i prekide.

Trgovanje energijom u stvarnom vremenu

Još jedna prednost umjetne inteligencije za zelenu energiju je ta što omogućuje brže, unosnije trgovanje energijom. Za razliku od konvencionalnih izvora energije, obnovljivi izvori omogućuju ljudima da sami generiraju električnu energiju putem solarnih panela ili malih turbina na svom imanju. Trgovanje energijom omogućeno umjetnom inteligencijom omogućuje brži povrat ulaganja u te sustave, potičući širu primjenu.

Prosječna stambena instalacija solarnih panela košta preko 16,000 dolara, čak i nakon poreznih olakšica. Međutim, budući da vlasnici sami proizvode energiju, štede novac plaćajući manje račune za struju. AI povećava te uštede prodajom viška energije iz tih sustava natrag u mrežu. 

Budući da su obnovljivi izvori energije povremeni, proizvodit će više nego što je potrebno vlasnicima kuća. AI može prepoznati kada se to dogodi i automatski poslati energiju komunalnim tvrtkama kada je to najisplativije. Posljedično, mreža može distribuirati više obnovljive energije dok vlasnici tih obnovljivih izvora energije zarađuju kako bi nadoknadili troškove instalacije.

AI će utrti put zelenijoj budućnosti

Prijelaz na zelenu energiju ključan je, ali kompliciran proces. Iako umjetna inteligencija nije potpuno rješenje, ona pruža potrebnu pomoć u tom prijelazu.

AI ima brzinu, točnost i uvid koji su komunalnim tvrtkama i njihovim klijentima potrebni kako bi obnovljivu energiju velikih razmjera učinili održivom. Istovremeno će smanjiti emisije iz konvencionalnih sustava koji se oslanjaju na fosilna goriva. Kako prijetnja klimatskih promjena raste, ove prednosti postaje sve teže zanemariti. Kao rezultat toga, umjetna inteligencija će postati klimatska potreba.