Is AI de toekomst van groene energie?

Groene energie is essentieel in de strijd tegen klimaatverandering. De wereld moet minder energie gebruiken en overschakelen op minder schadelijke bronnen, maar dat is ingewikkelder dan het aanvankelijk lijkt. AI kan het ontbrekende stuk van de puzzel blijken te zijn.

Experts hebben meer dan 50 gebruikscases voor AI in de energiesector geïdentificeerd. Veel van deze toepassingen ondersteunen de overgang naar een duurzame energie-infrastructuur. Hier is een overzicht van enkele van de belangrijkste toepassingen, waarin wordt uitgelegd waarom AI de toekomst van groene energie is.

Slimmere netwerken

Slimmere netwerken, die tweerichtingsstroom van elektriciteit ondersteunen en uitgebreide datatechnologieën gebruiken, zijn de meest populaire toepassing van AI in de energiesector. AI analyseert de duizenden datapunten die deze netwerken produceren om real-time aanpassingen mogelijk te maken. Deze voortdurende aanpassingen zijn essentieel om een van de grootste uitdagingen van hernieuwbare energiebronnen aan te pakken – de wisselvalligheid.

Zonnepanelen en windturbines kunnen geen energie op aanvraag produceren omdat ze afhankelijk zijn van fluctuerende natuurlijke gebeurtenissen. Hun hoogste productieperiodes komen vaak niet overeen met de piekverbruik, ook. In de winter gebruiken mensen meer energie in de ochtend en avond wanneer het donker is, maar zonnepanelen produceren geen energie in het donker.

AI-gestuurde slimmere netwerken helpen door energie te sturen waar het het meest nodig is op een bepaald moment. Wanneer de productie hoog is en het verbruik laag, sturen ze meer elektriciteit naar opslag. Ze distribueren opgeslagen energie wanneer het verbruik toeneemt en de productie daalt. Als gevolg hiervan wordt hernieuwbare energie betrouwbaarder.

Informed Renewable Expansion

Evenzo is niet elk gebied even geschikt voor hernieuwbare energiebronnen. Zonnepanelen produceren meer energie in gebieden met veel zonlicht, en omdat winden toenemen op grotere hoogte, zijn windturbines het beste voor bergachtige gebieden. Echter, de complexiteit van grondbezit en de impact van de bouw op de lokale fauna compliceren de zaak.

Machine learning-modellen kunnen helpen door al deze complexe factoren tegelijk te analyseren. AI kan ideale locaties voor de bouw van nieuwe hernieuwbare infrastructuur aanwijzen, sneller en nauwkeuriger dan mensen dat kunnen. Hoe complexer deze beslissingen worden, hoe gunstiger AI wordt.

Door te vertrouwen op AI-inzichten kunnen energiebedrijven ontdekken waar hernieuwbare systemen de meeste energie zouden produceren tegen de laagste kosten en ecologische impact. Die geïnformeerde besluitvorming maakt een soepelere, veiligere overgang naar emissievrije elektriciteit mogelijk.

Netwerkonderhoud

Omdat groene energie inherent meer wisselvallig is dan op aanvraag beschikbare alternatieven, is onderhoud belangrijker. Eventuele storingen kunnen tot wijdverspreide stroomstoringen leiden, en hoge reparatiekosten verhogen de al hoge prijzen van deze systemen. AI kan helpen door middel van preventief onderhoud.

Preventief onderhoud voorspelt apparatuuruitval door te leren om vroege waarschuwingssignalen te identificeren. Deze systemen waarschuwen technici voor problemen terwijl ze nog klein, gemakkelijk en betaalbaar zijn om te repareren. Als gevolg hiervan vermindert preventief onderhoud de downtime en verbetert de efficiëntie op een niveau dat conventionele reparatiepraktijken niet kunnen bereiken.

Deze AI-gestuurde onderhoudsstrategie is ook nuttig voor bestaande niet-hernieuwbare netwerken. Energiebedrijven kunnen energieverlies en -onderbreking minimaliseren door elektriciteitsnetwerken in betere staat te houden. Als gevolg hiervan leveren ze dezelfde hoeveelheid elektriciteit met minder emissies.

Verbeterde Energie-Efficiëntie

Efficiëntie is een ander belangrijk onderdeel van de overgang naar groene energie. Het verminderen van het verbruik in fossielbrandstofgebieden vermindert emissies voordat gebieden overschakelen op hernieuwbare energiebronnen. Hogere efficiëntie in gebieden die al hernieuwbare energiebronnen gebruiken, betekent dat deze wisselvallige energiebronnen niet zo veel elektriciteit hoeven te produceren om aan de behoeften van mensen te voldoen.

De rol van AI op dit gebied is vergelijkbaar met de manier waarop slimmere netwerken werken. AI-gestuurde Internet of Things (IoT)-apparaten in huizen, bedrijven en energiecentrales kunnen real-time omstandigheden analyseren en de energielevering aanpassen. Op die manier kunnen ze zo min mogelijk energie gebruiken terwijl ze dezelfde processen ondersteunen.

Slimme thermostaten zijn een uitstekend voorbeeld van dit concept in praktijk. Omdat deze apparaten relatief eenvoudig zijn, verminderen ze het energieverbruik voor verwarming en koeling met gemiddeld 8% per jaar. Het toepassen van dezelfde adaptieve technologie op grotere schaal kan aanzienlijke energiewinst opleveren.

Optimalisatie van de Energieketen

Evenzo kan AI de koolstofvoetafdruk van de bredere energieketen verkleinen. Machine learning-modellen kunnen energienetwerken analyseren om gebieden te vinden waar subtiele veranderingen de emissies kunnen verkleinen. Veel van deze kansen zijn gemakkelijk over het hoofd te zien voor het menselijk oog, maar AI is zeer effectief in dit soort analyse.

Bijvoorbeeld gereviseerde transformatoren elimineren afval en emissies van de productie van een nieuwe. Deze optie is gemakkelijk over het hoofd te zien vanwege de eenvoud, maar kan een aanzienlijke impact hebben op het energienet. AI kan identificeren waar recycling de betere optie is en dit aanbevelen aan energiebedrijven.

Emissiesvermindering kan ook voortkomen uit het gebruik van een dichtere leverancier, het op een andere manier plannen van zendingen of het vinden van herbruikbare materiaalbronnen. AI-analyse kan de beste combinatie van deze complexe factoren vinden om ervoor te zorgen dat energieketens zo efficiënt mogelijk worden.

Weermodellering

Weerberichtgeving en -analyse zullen steeds belangrijker worden naarmate de wereld meer afhankelijk wordt van hernieuwbare energie. De bewezen effectiviteit van AI bij voorspellende taken maakt het het ideale instrument voor de taak.

Sommige organisaties gebruiken al diepe leermodellen om de zonneproductieniveaus te voorspellen, die sterk variëren in verschillende weersomstandigheden. Deze AI-aanpak is nauwkeuriger bij deze voorspelling dan conventionele voorspelling. Het plannen van effectieve overgangen naar groene energie wordt gemakkelijker als gevolg.

Soortgelijke oplossingen kunnen ook energiebedrijven voorbereiden op aanstormende extreme weersomstandigheden. AI-modellen kunnen autoriteiten waarschuwen voor omstandigheden die hernieuwbare energiebronnen kunnen verstoren. Met deze vroege waarschuwingen kunnen energiebedrijven ervoor zorgen dat er voldoende energiereserves zijn en hun infrastructuur beschermen om schade en uitval te voorkomen.

Real-Time Energiehandel

Een ander voordeel van AI voor groene energie is dat het snellere, winstgevendere energietransacties mogelijk maakt. In tegenstelling tot conventionele energiebronnen laten hernieuwbare energiebronnen mensen toe om hun eigen elektriciteit te produceren via zonnepanelen of kleine turbines op hun eigendom. AI-geactiveerde energietransacties maken een snellere terugverdientijd van deze systemen mogelijk, waardoor bredere adoptie wordt aangemoedigd.

De gemiddelde residentiële zonnepaneelinstallatie kost meer dan $16.000, zelfs na belastingkredieten. Echter, omdat eigenaren hun eigen energie produceren, besparen ze geld door minder te betalen voor elektriciteitsrekeningen. AI verhoogt die besparingen door overtollige energie van deze systemen terug te verkopen aan het net.

Omdat hernieuwbare energiebronnen wisselvallig zijn, produceren ze meer energie dan huiseigenaren nodig hebben. AI kan herkennen wanneer dit gebeurt en automatisch energie naar energiebedrijven sturen wanneer het het meest kosteneffectief is. Als gevolg hiervan kan het net meer hernieuwbare energie distribueren, terwijl eigenaren van deze hernieuwbare energiebronnen geld verdienen om de installatiekosten te compenseren.

AI zal de weg vrijmaken voor een groenere toekomst

De overgang naar groene energie is een cruciaal maar ingewikkeld proces. Hoewel AI geen complete oplossing is, biedt het de nodige hulp bij deze overgang.

AI heeft de snelheid, nauwkeurigheid en inzicht die energiebedrijven en hun klanten nodig hebben om grootschalige hernieuwbare energie haalbaar te maken. Tegelijkertijd zal het emissies van conventionele, fossielbrandstofafhankelijke systemen verkleinen. Naarmate de dreiging van klimaatverandering toeneemt, worden deze voordelen moeilijker te negeren. AI zal als gevolg hiervan een klimaatnoodzaak worden.