Vai AI ir zaļās enerģijas nākotne?

Zaļā enerģija ir būtiska cīņā pret klimata pārmaiņām. Pasaulei ir jāizmanto mazāk enerģijas un jāpārslēdzas uz mazāk kaitīgiem avotiem, taču tas ir sarežģītāk, nekā sākotnēji šķiet. AI varētu izrādīties trūkstošā mīklas daļa.

Ekspertiem ir identificēti vairāk nekā 50 lietošanas gadījumi AI enerģētikas nozarē. Daudzas no šīm lietojumprogrammām atbalsta pāreju uz ilgtspējīgu enerģijas infrastruktūru. Šeit ir apskatīti daži no svarīgākajiem lietojumiem, uzsverot, kāpēc mākslīgais intelekts ir zaļās enerģijas nākotne. 

Viedie režģi

Viedie tīkli, kas atbalsta divvirzienu elektroenerģijas plūsmas un izmanto plašas datu tehnoloģijas, ir AI populārākais lietojums enerģētikā. AI analizē tūkstošiem datu punktu šie tīkli tiek ražoti, lai nodrošinātu reāllaika pielāgojumus. Šīs notiekošās izmaiņas ir būtiskas, lai risinātu vienu no lielākajām atjaunojamo energoresursu problēmām — periodiskumu.

Saules paneļi un vēja turbīnas nevar radīt jaudu pēc pieprasījuma, jo tie ir atkarīgi no mainīgiem dabas notikumiem. Arī to augstākās paaudzes periodi bieži nesakrīt ar maksimālo patēriņu. Ziemā cilvēki izmantot vairāk enerģijas no rīta un vakarā, kad ārā ir tumšs, bet saules paneļi tumsā neražo enerģiju.

Ar AI darbināmi viedie tīkli palīdz, nosūtot enerģiju tur, kur tā jebkurā brīdī ir visvairāk nepieciešama. Ja ražošanas apjoms ir augsts un patēriņš ir zems, viņi nosūta vairāk elektroenerģijas uz krātuvi. Tie sadala uzkrāto jaudu, kad patēriņš pieaug un ražošana samazinās. Tā rezultātā atjaunojamā enerģija kļūst uzticamāka.

Informēta atjaunojamās enerģijas paplašināšana

Tāpat ne visas jomas ir vienlīdz piemērotas atjaunojamiem enerģijas avotiem. Saules paneļi ražo vairāk enerģijas reģionos ar daudz saules gaismas, un tāpēc vēji pastiprinās lielākos augstumos, vēja turbīnas ir vislabāk piemērotas kalnu reģioniem. Tomēr zemes īpašumtiesību sarežģījumi un būvniecības ietekme uz tuvumā esošajiem savvaļas dzīvniekiem šo lietu sarežģī.

Mašīnmācīšanās modeļi var palīdzēt, vienlaikus analizējot visus šos sarežģītos faktorus. AI var izcelt ideālas vietas jaunas atjaunojamās infrastruktūras izveidei ātrāk un precīzāk nekā cilvēki. Jo sarežģītāki kļūst šie lēmumi, jo izdevīgāks kļūst AI.

Paļaujoties uz AI ieskatiem, enerģētikas uzņēmumi var atrast vietu, kur atjaunojamās sistēmas ražotu visvairāk enerģijas ar viszemākajām izmaksām un ekoloģisko ietekmi. Šāda apzināta lēmumu pieņemšana nodrošina vienmērīgāku un drošāku pāreju uz elektroenerģiju bez emisijām.

Režģa uzturēšana

Tā kā zaļā enerģija pēc būtības ir nepastāvīgāka nekā alternatīvas pēc pieprasījuma, uzturēšana ir svarīgāka. Jebkuri bojājumi var izraisīt plašus strāvas padeves pārtraukumus, un augstās remonta izmaksas pastiprina šo sistēmu jau tā stāvās cenu zīmes. AI var palīdzēt, veicot paredzamo apkopi.

Prognozējošā apkope paredz iekārtu kļūmes, mācoties atpazīt agrīnās brīdinājuma zīmes. Šīs sistēmas brīdina tehniķus par problēmām, kamēr tās joprojām ir mazas, viegli un lēti labojamas. Rezultātā paredzama apkope samazina dīkstāves laiku un uzlabo efektivitāti līmenī, ko parastā remonta prakse nevar sasniegt.

Šī AI vadītā uzturēšanas stratēģija ir noderīga arī esošajiem neatjaunojamiem tīkliem. Komunālie uzņēmumi var samazināt enerģijas izšķērdēšanu un traucējumus, uzturot elektrotīklus labākā stāvoklī. Rezultātā tie nodrošina tādu pašu elektroenerģijas daudzumu ar mazākām emisijām.

Uzlabota energoefektivitāte

Efektivitāte ir vēl viena svarīga daļa pārejā uz zaļo enerģiju. Patēriņa samazināšana ar fosilo kurināmo darbināmā vidē samazina emisijas, pirms apgabali pāriet uz atjaunojamiem energoresursiem. Augstāka efektivitāte reģionos, kuros jau izmanto atjaunojamos enerģijas avotus, nozīmē, ka šiem neregulārajiem enerģijas avotiem nav jāražo tik daudz elektroenerģijas, lai apmierinātu cilvēku vajadzības.

AI loma šajā jomā ir līdzīga viedo tīklu darbībai. Ar AI darbināmas lietiskā interneta (IoT) ierīces mājās, uzņēmumos un spēkstacijās var analizēt reāllaika apstākļus un pielāgot enerģijas piegādi, reaģējot uz to. Tādā veidā viņi var izmantot pēc iespējas mazāk elektroenerģijas, vienlaikus atbalstot tos pašus procesus.

Viedie termostati ir lielisks šīs koncepcijas piemērs darbībā. Lai cik šīs ierīces būtu salīdzinoši vienkāršas, tās samazina apkures un dzesēšanas patēriņu par 8% gadā vidēji. Tās pašas adaptīvās tehnoloģijas izmantošana lielāka mēroga vidēs var nodrošināt ievērojamu enerģijas ietaupījumu.

Piegādes ķēdes optimizācija

Tāpat AI var samazināt lielākās enerģijas piegādes ķēdes oglekļa pēdas nospiedumu. Mašīnmācīšanās modeļi var analizēt elektroenerģijas tīklus, lai atrastu jomas, kurās smalkas izmaiņas varētu samazināt emisijas. Daudzas no šīm iespējām cilvēka acīm var viegli palaist garām, taču AI ir ļoti efektīva šāda veida analīzē.

Piemēram, atjaunoti jaudas transformatori novērst atkritumus un emisijas no jaunas ražošanas. Šo alternatīvu ir viegli nepamanīt tās vienkāršības dēļ, taču tā var būtiski ietekmēt elektrotīklu. AI var noteikt, kur pārstrāde ir labāks ceļš uz priekšu, un ieteikt to komunālo pakalpojumu uzņēmumiem.

Emisiju samazinājumu var panākt arī tad, ja tiek izmantots tuvāks piegādātājs, atšķirīgs sūtījumu izvietojums vai otrreizējo materiālu avotu atrašana. AI analītika var atrast labāko šo sarežģīto faktoru kombināciju, lai nodrošinātu, ka enerģijas piegādes ķēdes kļūst pēc iespējas efektīvākas.

Laikapstākļu modelēšana

Laikapstākļu prognozēšana un analīze kļūs arvien svarīgāka, jo pasaule vairāk paļaujas uz atjaunojamo enerģiju. AI pierādītā efektivitāte paredzamajos uzdevumos padara to par ideālu rīku darbam.

Dažas organizācijas jau izmanto dziļās mācīšanās modeļus, lai prognozētu saules enerģijas ražošanas līmeņus, kas dažādos laikapstākļos ļoti atšķiras. Šī AI pieeja šajā prognozē ir precīzāka nekā parastā prognozēšana. Līdz ar to kļūst vieglāk plānot efektīvas zaļās enerģijas pārejas.

Līdzīgi risinājumi var sagatavot arī komunālo pakalpojumu uzņēmumus gaidāmajiem smagiem laikapstākļiem. AI modeļi var brīdināt iestādes par apstākļiem, kas var traucēt zaļo enerģijas avotu darbību. Izmantojot šos agrīnos brīdinājumus, elektroenerģijas uzņēmumi var nodrošināt pietiekamas enerģijas rezerves un aizsargāt savu infrastruktūru, lai novērstu bojājumus un pārtraukumus.

Enerģijas tirdzniecība reāllaikā

Vēl viena AI priekšrocība zaļajai enerģijai ir tā, ka tā nodrošina ātrāku un ienesīgāku enerģijas tirdzniecību. Atšķirībā no parastajiem enerģijas avotiem, atjaunojamie enerģijas avoti ļauj cilvēkiem pašiem ražot elektroenerģiju, izmantojot saules paneļus vai mazas turbīnas savā īpašumā. Ar mākslīgo intelektu nodrošināta enerģijas tirdzniecība nodrošina ātrāku atdevi no ieguldījumiem šajās sistēmās, veicinot plašāku ieviešanu.

Vidējā dzīvojamā saules paneļa uzstādīšana maksā vairāk nekā 16,000 XNUMX USD, pat pēc nodokļu atlaides. Tomēr, tā kā īpašnieki paši ražo enerģiju, viņi ietaupa naudu, maksājot mazāk elektrības rēķinos. AI palielina šos ietaupījumus, pārdodot lieko enerģiju no šīm sistēmām atpakaļ tīklā. 

Tā kā atjaunojamie enerģijas avoti ir neregulāri, tie radīs vairāk, nekā var būt nepieciešams māju īpašniekiem. AI var atpazīt, kad tas notiek, un automātiski nosūtīt enerģiju komunālajiem uzņēmumiem, kad tas ir visrentablāk. Līdz ar to tīkls var sadalīt vairāk atjaunojamās enerģijas, kamēr šo atjaunojamo energoresursu īpašnieki pelna naudu, lai kompensētu uzstādīšanas izmaksas.

AI pavērs ceļu zaļākai nākotnei

Pāreja uz zaļo enerģiju ir būtisks, bet sarežģīts process. Lai gan AI nav pilnīgs risinājums, tas sniedz nepieciešamo palīdzību šajā pārejā.

AI ir ātrums, precizitāte un ieskats komunālo pakalpojumu uzņēmumiem un to klientiem, kas nepieciešami, lai liela mēroga atjaunojamo enerģiju padarītu dzīvotspējīgu. Tajā pašā laikā tas samazinās emisijas no tradicionālajām sistēmām, kas balstītas uz fosilo kurināmo. Pieaugot klimata pārmaiņu draudiem, šīs priekšrocības kļūst arvien grūtāk nepamanīt. Rezultātā mākslīgais intelekts kļūs par nepieciešamību klimata jomā.