Apakah AI Masa Depan Energi Hijau?

Energi hijau sangat penting dalam melawan perubahan iklim. Dunia perlu menggunakan lebih sedikit daya dan beralih ke sumber yang kurang berbahaya, tetapi itu lebih rumit daripada yang tampaknya. AI bisa membuktikan diri sebagai bagian yang hilang dari teka-teki.

Para ahli telah mengidentifikasi lebih dari 50 kasus penggunaan untuk AI di sektor energi. Banyak dari aplikasi ini mendukung peralihan ke infrastruktur daya yang berkelanjutan. Berikut adalah beberapa contoh penggunaan yang paling penting, menyoroti mengapa AI adalah masa depan energi hijau. 

Grid Cerdas

Grid cerdas, yang mendukung aliran listrik dua arah dan menggunakan teknologi data yang luas, adalah aplikasi AI yang paling populer di energi. AI menganalisis ribuan titik data yang dihasilkan oleh jaringan ini untuk memungkinkan penyesuaian waktu nyata. Perubahan yang berkelanjutan ini adalah kunci untuk mengatasi salah satu tantangan terbesar energi terbarukan — ketidakstabilan.

Panel surya dan turbin angin tidak dapat menghasilkan daya sesuai permintaan karena mereka bergantung pada kejadian alam yang berfluktuasi. Masa produksi tertinggi mereka sering tidak sesuai dengan puncak konsumsi, juga. Di musim dingin, orang menggunakan lebih banyak energi di pagi dan sore hari ketika gelap, tetapi panel surya tidak menghasilkan daya di malam hari.

Grid cerdas yang ditenagai AI membantu dengan mengirimkan energi ke tempat yang paling membutuhkan pada waktu tertentu. Ketika produksi tinggi dan konsumsi rendah, mereka mengirimkan lebih banyak listrik ke penyimpanan. Mereka mendistribusikan daya yang disimpan ketika penggunaan meningkat dan produksi menurun. Akibatnya, energi terbarukan menjadi lebih dapat diandalkan.

Perluasan Energi Terbarukan yang Terinformasi

Demikian pula, tidak semua area sama-sama cocok untuk energi terbarukan. Panel surya menghasilkan lebih banyak daya di daerah dengan banyak sinar matahari, dan karena angin meningkat pada ketinggian yang lebih tinggi, turbin angin paling baik untuk daerah pegunungan. Namun, kerumitan kepemilikan lahan dan dampak konstruksi terhadap satwa liar yang berdekatan mempersulit masalah ini.

Model pembelajaran mesin dapat membantu dengan menganalisis semua faktor kompleks ini secara bersamaan. AI dapat menyoroti tempat ideal untuk membangun infrastruktur energi terbarukan yang baru lebih cepat dan lebih akurat daripada manusia. Semakin kompleks keputusan ini, semakin menguntungkan AI menjadi.

Dengan mengandalkan wawasan AI, perusahaan energi dapat menemukan di mana sistem energi terbarukan akan menghasilkan daya paling banyak dengan biaya dan dampak ekologis yang paling rendah. Pengambilan keputusan yang terinformasi ini memungkinkan transisi yang lebih lancar dan lebih aman ke listrik bebas emisi.

Pemeliharaan Grid

Karena energi hijau secara inheren lebih volatil daripada alternatif yang dapat diminta, pemeliharaan lebih penting. Setiap kerusakan bisa menyebabkan gangguan daya yang meluas, dan biaya perbaikan yang tinggi memperbesar harga sistem ini yang sudah tinggi. AI dapat membantu melalui pemeliharaan prediktif.

Pemeliharaan prediktif memprediksi kegagalan peralatan dengan belajar mengidentifikasi tanda-tanda peringatan awal. Sistem ini memperingatkan teknisi tentang masalah saat mereka masih kecil, mudah, dan terjangkau untuk diperbaiki. Akibatnya, pemeliharaan prediktif mengurangi waktu henti dan meningkatkan efisiensi pada tingkat yang tidak dapat dicapai oleh praktik perbaikan konvensional.

Strategi pemeliharaan AI ini juga berguna untuk grid non-energi terbarukan yang ada. Perusahaan utilitas dapat meminimalkan pemborosan energi dan gangguan dengan menjaga jaringan daya dalam kondisi yang lebih baik. Akibatnya, mereka menyediakan jumlah daya yang sama dengan emisi yang lebih rendah.

Efisiensi Energi yang Ditingkatkan

Efisiensi adalah bagian lain yang penting dari transisi ke energi hijau. Mengurangi konsumsi di lingkungan yang ditenagai bahan bakar fosil mengurangi emisi sebelum daerah beralih ke energi terbarukan. Efisiensi yang lebih tinggi di daerah yang sudah menggunakan energi terbarukan berarti sumber daya yang tidak stabil ini tidak perlu menghasilkan banyak listrik untuk memenuhi kebutuhan orang.

Peran AI dalam area ini serupa dengan cara kerja grid cerdas. Perangkat IoT yang ditenagai AI di rumah, bisnis, dan pembangkit listrik dapat menganalisis kondisi waktu nyata dan menyesuaikan pengiriman energi sebagai respons. Dengan demikian, mereka dapat menggunakan sejumlah kecil listrik yang diperlukan sambil mendukung proses yang sama.

Termostat cerdas adalah contoh yang sangat baik dari konsep ini dalam aksi. Meskipun perangkat ini relatif sederhana, mereka mengurangi penggunaan pemanas dan pendingin sebesar 8% per tahun rata-rata. Menerapkan teknologi adaptif yang sama ke lingkungan skala besar dapat menghasilkan penghematan energi yang signifikan.

Optimasi Rantai Pasokan

Demikian pula, AI dapat mengurangi jejak karbon rantai pasokan energi yang lebih besar. Model pembelajaran mesin dapat menganalisis jaringan daya untuk menemukan area di mana perubahan halus dapat mengurangi emisi. Banyak dari kesempatan ini mudah untuk diabaikan oleh mata manusia, tetapi AI sangat efektif dalam analisis ini.

Misalnya, transformer daya yang diperbarui menghilangkan limbah dan emisi dari pembuatan yang baru. Alternatif ini mudah diabaikan karena kesederhanaannya, tetapi dapat memiliki dampak signifikan pada grid daya. AI dapat mengidentifikasi di mana daur ulang adalah jalur yang lebih baik dan merekomendasikannya kepada perusahaan utilitas.

Pengurangan emisi juga dapat berasal dari menggunakan pemasok yang lebih dekat, mengatur pengiriman dengan cara yang berbeda, atau menemukan sumber bahan daur ulang. Analitik AI dapat menemukan kombinasi terbaik dari faktor-faktor kompleks ini untuk memastikan rantai pasokan energi menjadi seefisien mungkin.

Pemodelan Cuaca

Pemetaan cuaca dan analisis akan menjadi semakin penting ketika dunia lebih mengandalkan energi terbarukan. Efektivitas AI yang terbukti dalam tugas prediktif membuatnya menjadi alat yang ideal untuk tugas ini.

Beberapa organisasi sudah menggunakan model pembelajaran dalam untuk memprediksi tingkat generasi surya, yang bervariasi secara luas dalam kondisi cuaca yang berbeda. Pendekatan AI ini lebih akurat dalam prediksi ini daripada peramalan konvensional. Perencanaan transisi energi hijau yang efektif menjadi lebih mudah sebagai hasilnya.

Solusi serupa juga dapat mempersiapkan perusahaan utilitas untuk peristiwa cuaca ekstrem yang akan datang. Model AI dapat memperingatkan otoritas tentang kondisi yang mungkin mengganggu sumber daya energi hijau. Dengan peringatan awal ini, perusahaan daya dapat memastikan cadangan energi yang cukup dan melindungi infrastruktur mereka untuk mencegah kerusakan dan gangguan.

Perdagangan Energi Waktu Nyata

Kelebihan lain dari AI untuk energi hijau adalah bahwa itu memungkinkan perdagangan energi yang lebih cepat dan lebih menguntungkan. Tidak seperti sumber daya konvensional, energi terbarukan memungkinkan orang menghasilkan listrik mereka sendiri melalui panel surya atau turbin kecil di properti mereka. Perdagangan energi yang ditenagai AI memungkinkan pengembalian investasi yang lebih cepat dalam sistem ini, mendorong adopsi yang lebih luas.

Instalasi panel surya rumah rata-rata biaya lebih dari $16.000, bahkan setelah kredit pajak. Namun, karena pemilik menghasilkan daya mereka sendiri, mereka menghemat uang dengan membayar tagihan listrik yang lebih rendah. AI meningkatkan penghematan ini dengan menjual kelebihan energi dari sistem ini kembali ke grid. 

Karena energi terbarukan tidak stabil, mereka akan menghasilkan lebih banyak dari yang dibutuhkan pemilik rumah. AI dapat mengenali kapan ini terjadi dan secara otomatis mengirimkan energi ke perusahaan utilitas ketika itu paling menguntungkan. Akibatnya, grid dapat mendistribusikan lebih banyak energi terbarukan sementara pemilik energi terbarukan menghasilkan uang untuk mengimbangi biaya instalasi.

AI Akan Membuka Jalan untuk Masa Depan yang Lebih Hijau

Peralihan ke energi hijau adalah proses yang rumit dan krusial. Sementara AI bukanlah solusi lengkap, itu menyediakan bantuan yang dibutuhkan dalam transisi tersebut.

AI memiliki kecepatan, akurasi, dan wawasan yang perusahaan utilitas dan pelanggan mereka butuhkan untuk membuat energi terbarukan skala besar layak. Pada saat yang sama, itu akan mengurangi emisi dari sistem yang bergantung pada bahan bakar fosil. Ketika ancaman perubahan iklim tumbuh, kelebihan ini menjadi semakin sulit untuk diabaikan. AI akan menjadi kebutuhan iklim sebagai hasilnya.