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 overstap naar een duurzame energiinfrastructuur. Hieronder volgt 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 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 — intermittentie.

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 piekverbruiksperiodes. In de winter gebruiken mensen meer energie ‘s morgens en ‘s avonds wanneer het donker is, maar zonnepanelen produceren geen energie in het donker.

AI-gestuurde slimmere netwerken helpen door energie te verzenden waar deze op een bepaald moment het meest nodig is. 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.

Informatieve uitbreiding van hernieuwbare energie

Evenzo is niet elke regio even geschikt voor hernieuwbare energie. Zonnepanelen produceren meer energie in regio’s met veel zonlicht, en omdat de wind toeneemt op grotere hoogte, zijn windturbines het beste voor bergachtige regio’s. Echter, de complexiteit van grondbezit en de invloed van de bouw op de lokale wildlife compliceren de zaak.

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

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

Netwerkonderhoud

Omdat groene energie van nature meer volatiel is dan op aanvraag beschikbare alternatieven, is onderhoud belangrijker. Elk defect kan tot uitgebreide stroomstoringen leiden, en hoge reparatiekosten verhogen de al hoge prijzen van deze systemen. AI kan helpen door middel van voorspellend onderhoud.

Voorspellend onderhoud voorspelt apparatuuruitval door te leren 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 voorspellend 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 -onderbrekingen minimaliseren door energienetwerken 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 verlagen van het verbruik in omgevingen die op fossiele brandstoffen zijn gebaseerd, vermindert emissies voordat gebieden overstappen op hernieuwbare energie. Een hogere efficiëntie in regio’s die al hernieuwbare energie gebruiken, betekent dat deze intermittentie-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 dienovereenkomstig aanpassen. Op die manier gebruiken ze zo min mogelijk elektriciteit terwijl ze dezelfde processen ondersteunen.

Slimme thermostaten zijn een uitstekend voorbeeld van dit concept in actie. Ondanks hun relatieve eenvoud verlagen ze het verbruik van verwarming en koeling gemiddeld met 8% per jaar. Het toepassen van dezelfde adaptieve technologie op grotere omgevingen kan aanzienlijke energibesparingen opleveren.

Optimalisatie van de toevoerketen

Evenzo kan AI de koolstofvoetafdruk van de bredere energietoevoerketen verlagen. Machine learning-modellen kunnen energienetwerken analyseren om gebieden te vinden waar subtiele veranderingen emissies kunnen verlagen. Veel van deze kansen zijn gemakkelijk over het hoofd gezien door het menselijk oog, maar AI is hierbij uiterst effectief.

Bijvoorbeeld kunnen gereviseerde transformatoren afval en emissies elimineren die samenhangen met de productie van een nieuwe. Deze alternatieve optie is gemakkelijk over het hoofd te zien vanwege de eenvoud, maar kan een aanzienlijke impact hebben op het energienetwerk. AI kan identificeren waar recycling de betere keuze is en dit aan energiemaatschappijen aanbevelen.

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

Weersmodellering

Weersvoorspelling en -analyse worden steeds belangrijker 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 onder verschillende weersomstandigheden. Deze AI-aanpak is nauwkeuriger bij deze voorspelling dan conventionele weersvoorspelling. Het plannen van effectieve overgangen naar groene energie wordt hierdoor gemakkelijker.

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

Realtime energietransacties

Een ander voordeel van AI voor groene energie is dat het snellere, winstgevendere energietransacties mogelijk maakt. In tegenstelling tot conventionele energielevering kunnen mensen met hernieuwbare energie hun eigen elektriciteit opwekken via zonnepanelen of kleine turbines op hun terrein. AI-geactiveerde energietransacties maken het mogelijk om sneller rendement te behalen op investeringen in deze systemen, waardoor bredere adoptie wordt gestimuleerd.

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

Omdat hernieuwbare energie intermittent is, zal deze meer produceren dan huiseigenaren nodig hebben. AI kan herkennen wanneer dit gebeurt en automatisch energie naar energiemaatschappijen sturen wanneer dit het meest kosteneffectief is. Als gevolg hiervan kan het netwerk 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 overstap 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 energiemaatschappijen en hun klanten nodig hebben om grootschalige hernieuwbare energie haalbaar te maken. Tegelijkertijd vermindert het emissies van conventionele, op fossiele brandstoffen gebaseerde systemen. Naarmate de dreiging van klimaatverandering toeneemt, worden deze voordelen moeilijker te negeren. AI zal een klimaatnoodzaak worden als gevolg.