L’intelligenza artificiale è il futuro dell’energia verde?

L’energia verde è essenziale nella lotta al cambiamento climatico. Il mondo ha bisogno di utilizzare meno energia e di passare a fonti meno dannose, ma la cosa è più complicata di quanto sembri inizialmente. L’intelligenza artificiale potrebbe rivelarsi la parte mancante del puzzle.

Gli esperti hanno identificato oltre 50 casi d'uso per l’intelligenza artificiale nel settore energetico. Molte di queste applicazioni supportano il passaggio a un’infrastruttura energetica sostenibile. Ecco uno sguardo ad alcuni degli usi più importanti, evidenziando perché l’intelligenza artificiale è il futuro dell’energia verde. 

Smart Grids

Le reti intelligenti, che supportano flussi elettrici bidirezionali e utilizzano estese tecnologie di dati, sono l’applicazione più popolare dell’intelligenza artificiale nel settore energetico. L'intelligenza artificiale analizza il migliaia di punti dati queste reti producono per consentire aggiustamenti in tempo reale. Questi cambiamenti in corso sono fondamentali per affrontare una delle maggiori sfide delle energie rinnovabili: l’intermittenza.

I pannelli solari e le turbine eoliche non possono creare energia su richiesta perché fanno affidamento su eventi naturali fluttuanti. I periodi di generazione più alta spesso non sono nemmeno in linea con i picchi di consumo. In inverno, gente utilizzare più energia al mattino e la sera quando fuori è buio, ma i pannelli solari non producono energia al buio.

Le reti intelligenti basate sull’intelligenza artificiale aiutano inviando energia dove è più necessaria in un dato momento. Quando la produzione è elevata e il consumo è basso, viene inviata più elettricità allo stoccaggio. Distribuiscono l'energia immagazzinata quando l'utilizzo aumenta e la produzione diminuisce. Di conseguenza, l’energia rinnovabile diventa più affidabile.

Espansione informata delle fonti rinnovabili

Allo stesso modo, non tutte le aree sono ugualmente adatte alle energie rinnovabili. I pannelli solari producono più energia nelle regioni con molta luce solare e perché i venti aumentano alle quote più elevate, le turbine eoliche sono le migliori per le regioni montane. Tuttavia, le complessità della proprietà terriera e l’impatto delle costruzioni sulla fauna selvatica nelle vicinanze complicano la questione.

I modelli di machine learning possono aiutare analizzando simultaneamente tutti questi fattori complessi. L’intelligenza artificiale può evidenziare i punti ideali per costruire nuove infrastrutture rinnovabili più velocemente e con maggiore precisione di quanto possano fare gli esseri umani. Quanto più complesse diventano queste decisioni, tanto più vantaggiosa diventa l’intelligenza artificiale.

Facendo affidamento sugli insight dell’intelligenza artificiale, le aziende energetiche possono scoprire dove i sistemi rinnovabili produrrebbero la maggior quantità di energia al minor costo e con l’impatto ecologico più basso. Questo processo decisionale informato consente una transizione più fluida e sicura verso un’elettricità senza emissioni.

Manutenzione della rete

Poiché l’energia verde è intrinsecamente più volatile rispetto alle alternative su richiesta, la manutenzione è più importante. Eventuali guasti potrebbero causare interruzioni di corrente diffuse e gli elevati costi di riparazione amplificano i prezzi già elevati di questi sistemi. L’intelligenza artificiale può aiutare attraverso la manutenzione predittiva.

La manutenzione predittiva anticipa i guasti delle apparecchiature imparando a identificare i primi segnali di allarme. Questi sistemi avvisano i tecnici dei problemi mentre sono ancora piccoli, facili ed economici da risolvere. Di conseguenza, manutenzione predittiva riduce i tempi di inattività e migliora l’efficienza a un livello che le pratiche di riparazione convenzionali non possono raggiungere.

Questa strategia di manutenzione basata sull’intelligenza artificiale è utile anche per le reti non rinnovabili esistenti. Le società di servizi pubblici possono ridurre al minimo gli sprechi e le interruzioni energetiche mantenendo le reti elettriche in condizioni migliori. Di conseguenza, forniscono la stessa quantità di elettricità con meno emissioni.

Migliore efficienza energetica

L’efficienza è un altro aspetto fondamentale della transizione verso l’energia verde. Ridurre il consumo negli ambienti alimentati da combustibili fossili riduce le emissioni prima che le aree passino alle energie rinnovabili. Una maggiore efficienza nelle regioni che già utilizzano le energie rinnovabili significa che queste fonti di energia intermittenti non devono produrre tanta elettricità per soddisfare i bisogni delle persone.

Il ruolo dell’intelligenza artificiale in quest’area è simile a quello del funzionamento delle reti intelligenti. I dispositivi Internet of Things (IoT) basati sull’intelligenza artificiale nelle case, nelle aziende e nelle centrali elettriche possono analizzare le condizioni in tempo reale e regolare la fornitura di energia in risposta. In questo modo, possono utilizzare meno elettricità possibile pur supportando gli stessi processi.

I termostati intelligenti sono un eccellente esempio di questo concetto in azione. Per quanto relativamente semplici siano questi dispositivi, riducono il consumo di riscaldamento e raffreddamento dell’8% all’anno in media. L’applicazione della stessa tecnologia adattiva ad ambienti su larga scala può produrre notevoli risparmi energetici.

Ottimizzazione della catena di fornitura

Allo stesso modo, l’intelligenza artificiale può ridurre l’impronta di carbonio della catena di approvvigionamento energetico più ampia. I modelli di apprendimento automatico possono analizzare le reti elettriche per trovare aree in cui cambiamenti sottili potrebbero ridurre le emissioni. Molte di queste opportunità sono facili da perdere per l’occhio umano, ma l’intelligenza artificiale è molto efficace in questo tipo di analisi.

Ad esempio, trasformatori di potenza ricondizionati eliminare sprechi ed emissioni dalla produzione di uno nuovo. Questa alternativa è facile da trascurare a causa della sua semplicità, ma può avere un impatto significativo sulla rete elettrica. L’intelligenza artificiale può identificare dove il riciclaggio è la strada migliore da seguire e consigliarlo alle società di servizi pubblici.

Le riduzioni delle emissioni possono anche derivare dall’utilizzo di un fornitore più vicino, dalla spaziatura diversa delle spedizioni o dalla ricerca di fonti di materiale riciclato. L’analisi dell’intelligenza artificiale può trovare la migliore combinazione di questi fattori complessi per garantire che le catene di approvvigionamento energetico diventino quanto più efficienti possibile.

Modellazione meteorologica

Le previsioni e le analisi meteorologiche diventeranno sempre più importanti poiché il mondo fa sempre più affidamento sull’energia rinnovabile. La comprovata efficacia dell’intelligenza artificiale nelle attività predittive lo rende lo strumento ideale per questo lavoro.

Alcune organizzazioni utilizzano già modelli di deep learning per prevedere i livelli di generazione solare, che variano ampiamente a seconda delle diverse condizioni meteorologiche. Questo approccio basato sull’intelligenza artificiale è più accurato in questa previsione rispetto alle previsioni convenzionali. Di conseguenza, pianificare transizioni energetiche verdi efficaci diventa più semplice.

Soluzioni simili possono anche preparare le società di servizi pubblici ai prossimi eventi meteorologici gravi. I modelli di intelligenza artificiale possono avvisare le autorità di condizioni che potrebbero interrompere le fonti di energia verde. Con questi avvisi tempestivi, le società elettriche possono garantire riserve energetiche sufficienti e proteggere le proprie infrastrutture per prevenire danni e interruzioni.

Trading di energia in tempo reale

Un altro vantaggio dell’intelligenza artificiale per l’energia verde è che consente uno scambio energetico più rapido e redditizio. A differenza delle fonti energetiche convenzionali, le energie rinnovabili consentono alle persone di generare la propria elettricità attraverso pannelli solari o piccole turbine all’interno della propria proprietà. Il trading energetico basato sull’intelligenza artificiale consente un ritorno più rapido sull’investimento in questi sistemi, incoraggiandone un’adozione più ampia.

L'installazione media di pannelli solari residenziali costi su $ 16,000, anche al netto dei crediti d'imposta. Tuttavia, poiché i proprietari generano la propria energia, risparmiano denaro pagando meno sulle bollette elettriche. L’intelligenza artificiale aumenta tali risparmi vendendo l’energia in eccesso da questi sistemi alla rete. 

Poiché le energie rinnovabili sono intermittenti, genereranno più di quanto i proprietari di casa potrebbero aver bisogno. L’intelligenza artificiale è in grado di riconoscere quando ciò accade e inviare automaticamente l’energia alle società di servizi pubblici quando è più conveniente. Di conseguenza, la rete può distribuire più energia rinnovabile mentre i proprietari di queste fonti rinnovabili guadagnano denaro per compensare i costi di installazione.

L’intelligenza artificiale aprirà la strada a un futuro più verde

Il passaggio all’energia verde è un processo cruciale ma complicato. Sebbene l’intelligenza artificiale non sia una soluzione completa, fornisce l’aiuto necessario in questa transizione.

L’intelligenza artificiale ha la velocità, la precisione e le informazioni di cui le società di servizi pubblici e i loro clienti hanno bisogno per rendere sostenibile l’energia rinnovabile su larga scala. Allo stesso tempo, ridurrà le emissioni dei sistemi convenzionali basati sui combustibili fossili. Con l’aumento della minaccia del cambiamento climatico, questi vantaggi diventano più difficili da trascurare. Di conseguenza, l’intelligenza artificiale diventerà una necessità climatica.