Արդյո՞ք AI-ն Կանաչ էներգիայի ապագան է:

Կանաչ էներգիան էական նշանակություն ունի կլիմայի փոփոխության դեմ պայքարում։ Աշխարհը պետք է ավելի քիչ էներգիա օգտագործի և անցնի ավելի քիչ վնասակար աղբյուրների, բայց դա ավելի բարդ է, քան ի սկզբանե թվում է: AI-ն կարող է ապացուցել, որ փազլի բացակայող մասը:

Փորձագետներն ունեն հայտնաբերել է օգտագործման ավելի քան 50 դեպք էներգետիկայի ոլորտում AI-ի համար: Այս հավելվածներից շատերը աջակցում են անցումը դեպի կայուն էներգետիկ ենթակառուցվածք: Ահա մի քանի ամենակարևոր կիրառությունները՝ ընդգծելով, թե ինչու է AI-ն կանաչ էներգիայի ապագան: 

Խելացի ցանցեր

Խելացի ցանցերը, որոնք աջակցում են էլեկտրաէներգիայի երկկողմանի հոսքերին և օգտագործում են տվյալների լայն տեխնոլոգիաներ, AI-ի ամենահայտնի կիրառությունն են էներգետիկայում: AI-ն վերլուծում է հազարավոր տվյալների կետեր այս ցանցերը արտադրում են իրական ժամանակում ճշգրտումներ թույլ տալու համար: Այս շարունակական փոփոխությունները առանցքային են վերականգնվող էներգիայի ամենամեծ մարտահրավերներից մեկի՝ ընդհատումների լուծման համար:

Արևային մարտկոցները և հողմային տուրբինները չեն կարող պահանջարկի դեպքում էլեկտրաէներգիա ստեղծել, քանի որ դրանք հենվում են տատանվող բնական երևույթների վրա: Նրանց ամենաբարձր սերնդի ժամանակաշրջանները նույնպես հաճախ չեն համընկնում առավելագույն սպառման հետ: Ձմռանը մարդիկ ավելի շատ էներգիա օգտագործեք առավոտյան և երեկոյան, երբ մութ է, բայց արևային մարտկոցները մթության մեջ էներգիա չեն արտադրում:

AI-ով աշխատող խելացի ցանցերն օգնում են էներգիան ուղարկելով այնտեղ, որտեղ այն ամենից շատ անհրաժեշտ է ցանկացած պահի: Երբ արտադրությունը մեծ է, իսկ սպառումը քիչ է, նրանք ավելի շատ էլեկտրաէներգիա են ուղարկում պահեստ: Նրանք բաշխում են կուտակված էներգիան, երբ օգտագործումը մեծանում է և արտադրությունը նվազում է: Արդյունքում վերականգնվող էներգիան դառնում է ավելի հուսալի։

Տեղեկացված վերականգնվող ընդլայնում

Նմանապես, ոչ բոլոր տարածքները հավասարապես հարմար են վերականգնվող էներգիայի համար: Արևային մարտկոցներն ավելի շատ էներգիա են արտադրում արևի շատ լույս ունեցող շրջաններում և քանի որ քամիները մեծանում են ավելի բարձր բարձրությունների վրա, հողմային տուրբինները լավագույնն են լեռնային շրջանների համար: Այնուամենայնիվ, հողի սեփականության հետ կապված բարդությունները և շինարարության ազդեցությունը մոտակա վայրի բնության վրա բարդացնում են խնդիրը:

Մեքենայական ուսուցման մոդելները կարող են օգնել՝ վերլուծելով այս բոլոր բարդ գործոնները միաժամանակ: AI-ն կարող է ընդգծել իդեալական կետերը նոր վերականգնվող աղբյուրների ենթակառուցվածք կառուցելու համար ավելի արագ և ավելի ճշգրիտ, քան մարդիկ կարող են: Որքան ավելի բարդ են դառնում այս որոշումները, այնքան ավելի ձեռնտու է AI-ն:

Հենվելով արհեստական ​​ինտելեկտի պատկերացումների վրա՝ էներգետիկ ընկերությունները կարող են գտնել, թե որտեղ վերականգնվող էներգիայի համակարգերը կարտադրեն առավելագույն էներգիա՝ նվազագույն գնով և էկոլոգիական ազդեցությամբ: Այդ տեղեկացված որոշումների կայացումը հնարավորություն է տալիս ավելի սահուն և անվտանգ անցում կատարել արտանետումներից զերծ էլեկտրաէներգիայի:

Ցանցերի սպասարկում

Քանի որ կանաչ էներգիան էապես ավելի անկայուն է, քան պահանջվող այլընտրանքները, պահպանումն ավելի կարևոր է: Ցանկացած խափանում կարող է առաջացնել էլեկտրաէներգիայի լայնածավալ խափանումներ, և վերանորոգման բարձր ծախսերը մեծացնում են այս համակարգերի առանց այն էլ թանկ գները: AI-ն կարող է օգնել կանխատեսելի պահպանման միջոցով:

Կանխատեսելի սպասարկումը կանխատեսում է սարքավորումների խափանումները՝ սովորելով հայտնաբերել վաղ նախազգուշացման նշանները: Այս համակարգերը զգուշացնում են տեխնիկներին խնդիրների մասին, մինչդեռ դրանք դեռ փոքր են, հեշտ և մատչելի շտկելու համար: Արդյունքում՝ կանխատեսելի սպասարկում նվազեցնում է պարապուրդի ժամանակը և բարելավում է արդյունավետությունը մի մակարդակի վրա, որը սովորական վերանորոգման գործելակերպը չի կարող հասնել:

Այս AI-ի վրա հիմնված պահպանման ռազմավարությունը նաև օգտակար է գոյություն ունեցող չվերականգնվող ցանցերի համար: Կոմունալ ծառայություններ մատուցող ընկերությունները կարող են նվազագույնի հասցնել էներգիայի վատնումն ու խափանումները՝ էլեկտրացանցերն ավելի լավ վիճակում պահելով: Արդյունքում նրանք ապահովում են նույն քանակությամբ էլեկտրաէներգիա՝ ավելի քիչ արտանետումներով։

Բարելավված էներգաարդյունավետություն

Արդյունավետությունը կանաչ էներգիային անցնելու ևս մեկ կարևոր մասն է: Հանածո վառելիքով աշխատող միջավայրերում սպառման կրճատումը նվազեցնում է արտանետումները՝ նախքան տարածքների անցնելը վերականգնվող էներգիայի: Ավելի բարձր արդյունավետությունը տարածաշրջաններում, որոնք արդեն օգտագործում են վերականգնվող էներգիա, նշանակում է, որ այս ընդհատվող էներգիայի աղբյուրները պետք չէ այդքան շատ էլեկտրաէներգիա արտադրեն՝ մարդկանց կարիքները բավարարելու համար:

AI-ի դերն այս ոլորտում նման է խելացի ցանցերի աշխատանքին: AI-ով աշխատող իրերի ինտերնետ (IoT) սարքերը տներում, ձեռնարկություններում և էլեկտրակայաններում կարող են վերլուծել իրական ժամանակի պայմանները և ի պատասխան կարգավորել էներգիայի մատակարարումը: Այդ կերպ նրանք կարող են հնարավորինս քիչ էլեկտրաէներգիա օգտագործել՝ միաժամանակ աջակցելով նույն գործընթացներին:

Խելացի թերմոստատները գործողության մեջ այս հայեցակարգի հիանալի օրինակ են: Որքան էլ այս սարքերը համեմատաբար պարզ են, դրանք նվազեցնում են ջեռուցման և հովացման օգտագործումը տարեկան 8%-ով Միջին հաշվով. Նույն հարմարվողական տեխնոլոգիան ավելի լայնածավալ միջավայրերում կիրառելը կարող է զգալի էներգիայի խնայողություն ապահովել:

Մատակարարման շղթայի օպտիմիզացում

Նմանապես, AI-ն կարող է նվազեցնել էներգիայի մատակարարման ավելի մեծ շղթայի ածխածնի հետքը: Մեքենայի ուսուցման մոդելները կարող են վերլուծել էլեկտրաէներգիայի ցանցերը՝ գտնելու տարածքներ, որտեղ նուրբ փոփոխությունները կարող են նվազեցնել արտանետումները: Այս հնարավորություններից շատերը հեշտ է բաց թողնել մարդու աչքերը, սակայն AI-ն շատ արդյունավետ է նման վերլուծության ժամանակ:

Օրինակ՝ վերանորոգված ուժային տրանսֆորմատորներ վերացնել թափոնները և արտանետումները նորի արտադրությունից։ Այս այլընտրանքը հեշտ է անտեսել իր պարզության պատճառով, բայց կարող է զգալիորեն ազդել էլեկտրացանցերի վրա: Արհեստական ​​ինտելեկտը կարող է որոշել, թե որտեղ է վերամշակումն ավելի լավ առաջադիմելու և այն խորհուրդ տալ կոմունալ ընկերություններին:

Արտանետումների կրճատումը կարող է առաջանալ նաև ավելի մոտ մատակարարի օգտագործումից, բեռնափոխադրումների տարբեր եղանակներից կամ վերամշակված նյութերի աղբյուրներ գտնելուց: AI վերլուծությունը կարող է գտնել այս բարդ գործոնների լավագույն համադրությունը՝ ապահովելու էներգիայի մատակարարման շղթաները հնարավորինս արդյունավետ:

Եղանակի մոդելավորում

Եղանակի կանխատեսումը և վերլուծությունը գնալով ավելի կարևոր կդառնան, քանի որ աշխարհն ավելի շատ ապավինում է վերականգնվող էներգիային: AI-ի ապացուցված արդյունավետությունը կանխատեսող առաջադրանքներում այն ​​դարձնում է իդեալական գործիք աշխատանքի համար:

Որոշ կազմակերպություններ արդեն օգտագործում են խորը ուսուցման մոդելներ՝ կանխատեսելու արեգակնային գեներացիայի մակարդակները, որոնք շատ տարբեր եղանակային պայմաններում: Այս AI մոտեցումն ավելի ճշգրիտ է այս կանխատեսման մեջ, քան սովորական կանխատեսումը: Կանաչ էներգիայի արդյունավետ անցումների պլանավորումն արդյունքում ավելի հեշտ է դառնում:

Նմանատիպ լուծումները կարող են նաև պատրաստել կոմունալ ընկերություններին սպասվող եղանակային ծանր իրադարձությունների համար: AI մոդելները կարող են ահազանգել իշխանություններին այն պայմանների մասին, որոնք կարող են խաթարել կանաչ էներգիայի աղբյուրները: Այս վաղ նախազգուշացումներով էլեկտրաէներգիայի ընկերությունները կարող են ապահովել բավարար էներգիայի պաշարներ և պաշտպանել իրենց ենթակառուցվածքները՝ վնասները և անջատումները կանխելու համար:

Իրական ժամանակի էներգիայի առևտուր

Կանաչ էներգիայի համար AI-ի մեկ այլ առավելությունն այն է, որ այն հնարավորություն է տալիս ավելի արագ և շահավետ էներգիայի առևտուր իրականացնել: Ի տարբերություն սովորական էներգիայի աղբյուրների, վերականգնվող աղբյուրները թույլ են տալիս մարդկանց արտադրել իրենց սեփական էլեկտրաէներգիան արևային մարտկոցների կամ փոքր տուրբինների միջոցով: AI-ի միջոցով էներգիայի առևտուրը թույլ է տալիս ավելի արագ վերադարձնել իրենց ներդրումներն այս համակարգերում՝ խրախուսելով ավելի լայն ընդունումը:

Միջին բնակելի արևային վահանակների տեղադրում արժե ավելի քան 16,000 դոլար, նույնիսկ հարկային վարկերից հետո: Այնուամենայնիվ, քանի որ սեփականատերերը արտադրում են իրենց էներգիան, նրանք խնայում են գումար՝ ավելի քիչ վճարելով էլեկտրաէներգիայի հաշիվները: AI-ն մեծացնում է այդ խնայողությունները՝ վաճառելով ավելորդ էներգիան այս համակարգերից դեպի ցանց: 

Քանի որ վերականգնվող էներգիան ընդհատվող է, դրանք կստեղծեն ավելին, քան տան սեփականատերերին կարող է անհրաժեշտ լինել: AI-ն կարող է ճանաչել, թե երբ է դա տեղի ունենում և ավտոմատ կերպով էներգիան ուղարկել կոմունալ ընկերություններին, երբ դա ամենաարդյունավետն է: Հետևաբար, ցանցը կարող է ավելի շատ վերականգնվող էներգիա բաշխել, մինչդեռ այդ վերականգնվող էներգիայի սեփականատերերը գումար են վաստակում տեղադրման ծախսերը փոխհատուցելու համար:

AI-ն ճանապարհ կհարթի ավելի կանաչ ապագայի համար

Անցումը դեպի կանաչ էներգիա կարևոր, բայց բարդ գործընթաց է: Թեև AI-ն ամբողջական լուծում չէ, այն անհրաժեշտ օգնություն է տրամադրում այդ անցման համար:

AI-ն ունի արագություն, ճշգրտություն և խորաթափանցություն կոմունալ ծառայություններ մատուցող ընկերությունները, և նրանց հաճախորդներին անհրաժեշտ է լայնածավալ վերականգնվող էներգիան կենսունակ դարձնելու համար: Միևնույն ժամանակ, դա կնվազեցնի արտանետումները սովորական, հանածո վառելիքից կախված համակարգերից: Քանի որ կլիմայի փոփոխության վտանգը մեծանում է, այս առավելություններն ավելի դժվար է դառնում անտեսել: Արհեստական ​​ինտելեկտը արդյունքում կդառնա կլիմայական անհրաժեշտություն: