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 in eerste instantie lijkt. AI zou het ontbrekende deel van de puzzel kunnen blijken te zijn.

Deskundigen hebben identificeerde meer dan 50 gebruiksscenario's voor AI in de energiesector. Veel van deze toepassingen ondersteunen de verschuiving naar een duurzame energie-infrastructuur. Hier volgt een overzicht van enkele van de belangrijkste toepassingen, waarin wordt benadrukt waarom AI de toekomst van groene energie is. 

Smart Grids

Slimme netwerken, die elektriciteitsstromen in twee richtingen ondersteunen en gebruik maken van uitgebreide datatechnologieën, zijn de populairste toepassing van AI op het gebied van energie. AI analyseert de duizenden datapunten deze netwerken produceren om realtime aanpassingen mogelijk te maken. Deze voortdurende veranderingen zijn van cruciaal belang voor het aanpakken van een van de grootste uitdagingen op het gebied van hernieuwbare energiebronnen: de intermitterende energie.

Zonnepanelen en windturbines kunnen geen energie opwekken op aanvraag, omdat ze afhankelijk zijn van fluctuerende natuurlijke gebeurtenissen. Hun perioden van de hoogste opwekking komen vaak ook niet overeen met de piekconsumptie. In de winter, mensen gebruik meer energie in de ochtend en 's avonds als het buiten donker is, maar zonnepanelen in het donker geen stroom produceren.

Door AI aangedreven slimme netwerken helpen door energie te sturen naar de plek waar deze op een bepaald moment het meest nodig is. Wanneer de opwekking hoog is en het verbruik laag, sturen ze meer elektriciteit naar opslag. Ze distribueren opgeslagen energie wanneer het gebruik groeit en de productie daalt. Als gevolg hiervan wordt hernieuwbare energie betrouwbaarder.

Geïnformeerde uitbreiding van hernieuwbare energiebronnen

Ook is niet elk gebied even geschikt voor hernieuwbare energiebronnen. Zonnepanelen produceren meer stroom in gebieden met veel zonlicht, en omdat op grotere hoogte neemt de wind toezijn windturbines het beste voor berggebieden. De complexiteit van het grondbezit en de impact van de bouw op nabijgelegen dieren in het wild compliceren de zaak echter.

Machine learning-modellen kunnen helpen door al deze complexe factoren tegelijkertijd te analyseren. AI kan ideale plekken benadrukken om sneller en nauwkeuriger nieuwe hernieuwbare infrastructuur te bouwen dan mensen dat kunnen. Hoe complexer deze beslissingen worden, hoe voordeliger 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 en veiligere overgang naar emissievrije elektriciteit mogelijk.

Netonderhoud

Omdat groene energie inherent vluchtiger is dan on-demand alternatieven, is onderhoud belangrijker. Eventuele storingen kunnen wijdverbreide stroomonderbrekingen veroorzaken, en de hoge reparatiekosten versterken de toch al hoge prijskaartjes van deze systemen. AI kan helpen door middel van voorspellend onderhoud.

Voorspellend onderhoud anticipeert op apparatuurstoringen door vroegtijdige waarschuwingssignalen te leren herkennen. Deze systemen waarschuwen technici voor problemen terwijl ze nog klein, gemakkelijk en betaalbaar zijn om op te lossen. Met als resultaat voorspellend onderhoud vermindert de uitvaltijd 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. Nutsbedrijven kunnen energieverspilling en verstoring minimaliseren door energienetwerken in betere staat te houden. Hierdoor leveren ze dezelfde hoeveelheid elektriciteit met minder uitstoot.

Verbeterde energie-efficiëntie

Efficiëntie is een ander belangrijk onderdeel van de transitie naar groene energie. Het verminderen van de consumptie in omgevingen die op fossiele brandstoffen werken, vermindert de uitstoot voordat gebieden overstappen op hernieuwbare energiebronnen. Een hogere efficiëntie in regio's die al gebruik maken van hernieuwbare energiebronnen betekent dat deze intermitterende energiebronnen niet zoveel elektriciteit hoeven te produceren om aan de behoeften van de mensen te voldoen.

De rol van AI op dit gebied is vergelijkbaar met de manier waarop slimme netwerken werken. AI-aangedreven Internet of Things (IoT)-apparaten in huizen, bedrijven en energiecentrales kunnen realtime omstandigheden analyseren en de energielevering als reactie daarop aanpassen. Zo kunnen ze zo min mogelijk elektriciteit gebruiken en tegelijkertijd dezelfde processen ondersteunen.

Slimme thermostaten zijn een uitstekend voorbeeld van dit concept in actie. Hoe relatief eenvoudig deze apparaten ook zijn, ze verminderen het gebruik van verwarming en koeling met 8% per jaar gemiddeld. Het toepassen van dezelfde adaptieve technologie op grootschaliger omgevingen kan aanzienlijke energiebesparingen opleveren.

Optimalisatie van de toeleveringsketen

Op dezelfde manier kan AI de ecologische voetafdruk van de grotere energievoorzieningsketen verkleinen. Machine learning-modellen kunnen energienetwerken analyseren om gebieden te vinden waar subtiele veranderingen de uitstoot kunnen verminderen. Veel van deze kansen zijn voor het menselijk oog gemakkelijk te missen, maar AI is zeer effectief bij dit soort analyses.

Bijvoorbeeld gereviseerde stroomtransformatoren afval en uitstoot elimineren van het vervaardigen van een nieuwe. Dit alternatief wordt vanwege zijn eenvoud gemakkelijk over het hoofd gezien, maar kan een aanzienlijke impact hebben op het elektriciteitsnet. AI kan identificeren waar recycling de betere weg vooruit is en dit aanbevelen aan nutsbedrijven.

Emissiereducties kunnen ook voortkomen uit het gebruik van een dichterbij gelegen leverancier, het anders spreiden van zendingen of het vinden van bronnen van gerecycled materiaal. AI-analyses kunnen de beste combinatie van deze complexe factoren vinden om ervoor te zorgen dat de energievoorzieningsketens zo efficiënt mogelijk worden.

Weermodellering

Weersvoorspellingen en -analyses zullen steeds belangrijker worden naarmate de wereld steeds afhankelijker wordt van hernieuwbare energie. De bewezen effectiviteit van AI bij voorspellende taken maakt het de ideale tool voor de klus.

Sommige organisaties gebruiken al deep learning-modellen om de niveaus van zonne-energie te voorspellen, die sterk variëren onder verschillende weersomstandigheden. Deze AI-aanpak is nauwkeuriger bij deze voorspelling dan conventionele prognoses. Het plannen van effectieve groene energietransities wordt daardoor eenvoudiger.

Soortgelijke oplossingen kunnen ook nutsbedrijven voorbereiden op komende zware weersomstandigheden. AI-modellen kunnen autoriteiten waarschuwen voor omstandigheden die groene energiebronnen kunnen ontwrichten. Met deze vroege waarschuwingen kunnen energiebedrijven zorgen voor voldoende energiereserves en hun infrastructuur beschermen om schade en uitval te voorkomen.

Realtime energiehandel

Een ander voordeel van AI voor groene energie is dat het snellere, winstgevendere energiehandel mogelijk maakt. In tegenstelling tot conventionele energiebronnen kunnen mensen met duurzame energie hun eigen elektriciteit opwekken via zonnepanelen of kleine turbines op hun terrein. Door AI ondersteunde energiehandel zorgt voor een sneller rendement op hun investering in deze systemen, waardoor een bredere acceptatie wordt gestimuleerd.

De gemiddelde installatie van zonnepanelen in woningen kost meer dan $ 16,000, zelfs na belastingverminderingen. Omdat eigenaren echter hun eigen stroom opwekken, besparen ze geld doordat ze minder elektriciteitsrekeningen betalen. AI vergroot deze besparingen door overtollige energie uit deze systemen terug te verkopen aan het net. 

Omdat hernieuwbare energiebronnen met tussenpozen optreden, zullen ze meer opwekken dan huiseigenaren nodig hebben. AI kan herkennen wanneer dit gebeurt en de energie automatisch naar nutsbedrijven sturen wanneer dit het meest kosteneffectief is. Bijgevolg kan het elektriciteitsnet 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 verschuiving naar groene energie is een cruciaal maar gecompliceerd proces. Hoewel AI geen complete oplossing is, biedt het wel de nodige hulp bij die transitie.

AI beschikt over de snelheid, nauwkeurigheid en het inzicht dat nutsbedrijven en hun klanten nodig hebben om grootschalige duurzame energie levensvatbaar te maken. Tegelijkertijd zal het de uitstoot van conventionele, van fossiele brandstoffen afhankelijke systemen verminderen. Naarmate de dreiging van klimaatverandering groter wordt, worden deze voordelen moeilijker over het hoofd te zien. AI zal daardoor een klimaatbehoefte worden.