Er AI fremtiden for grønn energi?

Grønn energi er viktig i kampen mot klimaendringer. Verden trenger å bruke mindre strøm og bytte til mindre skadelige kilder, men det er mer komplisert enn det først ser ut til. AI kan vise seg å være den manglende delen av puslespillet.

Eksperter har identifisert over 50 brukstilfeller for AI i energisektoren. Mange av disse applikasjonene støtter overgangen til en bærekraftig kraftinfrastruktur. Her er en titt på noen av de viktigste bruksområdene, og fremhever hvorfor AI er fremtiden for grønn energi. 

Smarte nett

Smarte nett, som støtter toveis strømstrømmer og bruker omfattende datateknologier, er AIs mest populære applikasjon innen energi. AI analyserer tusenvis av datapunkter disse nettverkene produserer for å muliggjøre sanntidsjusteringer. Disse pågående endringene er nøkkelen til å takle en av fornybare energikilders største utfordringer – intermittens.

Solcellepaneler og vindturbiner kan ikke skape strøm etter behov fordi de er avhengige av varierende naturforekomster. Deres høyeste generasjonsperioder stemmer ofte ikke overens med toppforbruk heller. Om vinteren, folkens bruke mer energi om morgenen og kveld når det er mørkt ute, men solcellepaneler produserer ikke strøm i mørket.

AI-drevne smarte nett hjelper ved å sende energi dit det er mest nødvendig til enhver tid. Når produksjonen er høy og forbruket er lavt, sender de mer strøm til lager. De distribuerer lagret kraft når bruken øker og produksjonen faller. Som et resultat blir fornybar energi mer pålitelig.

Informert fornybar utvidelse

Tilsvarende er ikke alle områder like egnet for fornybar energi. Solcellepaneler produserer mer strøm i regioner med mye sollys, og pga vinden øker i større høyder, vindturbiner er best for fjellområder. Imidlertid kompliserer grunneierskap og konstruksjonens innvirkning på nærliggende dyreliv saken.

Maskinlæringsmodeller kan hjelpe ved å analysere alle disse komplekse faktorene samtidig. AI kan fremheve ideelle steder for å bygge ny fornybar infrastruktur raskere og mer nøyaktig enn mennesker kan. Jo mer komplekse disse avgjørelsene blir, jo mer fordelaktig blir AI.

Ved å stole på AI-innsikt kan energiselskaper finne hvor fornybare systemer vil produsere mest energi til lavest kostnad og økologisk innvirkning. Den informerte beslutningstakingen muliggjør en jevnere og sikrere overgang til utslippsfri elektrisitet.

Vedlikehold av nett

Fordi grønn energi iboende er mer flyktig enn on-demand-alternativer, er vedlikehold viktigere. Eventuelle sammenbrudd kan forårsake omfattende strømbrudd, og høye reparasjonskostnader forsterker disse systemenes allerede høye prislapper. AI kan hjelpe gjennom prediktivt vedlikehold.

Prediktivt vedlikehold forutser utstyrsfeil ved å lære å identifisere tidlige advarselsskilt. Disse systemene varsler teknikere om problemer mens de fortsatt er små, enkle og rimelige å fikse. Som et resultat, prediktivt vedlikehold reduserer nedetid og forbedrer effektiviteten på et nivå konvensjonell reparasjonspraksis ikke kan nå.

Denne AI-drevne vedlikeholdsstrategien er også nyttig for eksisterende ikke-fornybare nett. Energiselskaper kan minimere energisvinn og forstyrrelser ved å holde strømnettene i bedre stand. Som et resultat gir de samme mengde strøm med færre utslipp.

Forbedret energieffektivitet

Effektivitet er en annen sentral del av overgangen til grønn energi. Å redusere forbruket i miljøer drevet av fossilt brensel reduserer utslippene før områder går over til fornybar energi. Høyere effektivitet i regioner som allerede bruker fornybar energi betyr at disse periodiske kraftkildene ikke trenger å produsere så mye strøm for å møte folks behov.

AIs rolle på dette området ligner på hvordan smarte nett fungerer. AI-drevne Internet of Things (IoT)-enheter i hjem, bedrifter og kraftverk kan analysere sanntidsforhold og justere energileveransen som svar. På den måten kan de bruke så lite strøm som mulig samtidig som de støtter de samme prosessene.

Smarte termostater er et utmerket eksempel på dette konseptet i aksjon. Så relativt enkle som disse enhetene er, reduserer de bruken av oppvarming og kjøling med 8 % i året gjennomsnittlig. Å bruke den samme adaptive teknologien til større miljøer kan gi betydelige energibesparelser.

Optimalisering av forsyningskjede

På samme måte kan kunstig intelligens redusere den større energiforsyningskjedens karbonavtrykk. Maskinlæringsmodeller kan analysere kraftnettverk for å finne områder hvor subtile endringer kan redusere utslipp. Mange av disse mulighetene er lette for menneskelige øyne å gå glipp av, men AI er svært effektiv i denne typen analyser.

For eksempel renoverte krafttransformatorer eliminere avfall og utslipp fra å produsere en ny. Dette alternativet er lett å overse på grunn av dets enkelhet, men kan påvirke strømnettet betydelig. AI kan identifisere hvor resirkulering er den beste veien videre og anbefale det til energiselskaper.

Utslippsreduksjoner kan også stamme fra bruk av en nærmere leverandør, forskjellig avstand mellom forsendelser eller å finne resirkulerte materialkilder. AI-analyse kan finne den beste kombinasjonen av disse komplekse faktorene for å sikre at energiforsyningskjedene blir så effektive som mulig.

Værmodellering

Værvarsling og analyser vil bli stadig viktigere ettersom verden er mer avhengig av fornybar kraft. AIs beviste effektivitet i prediktive oppgaver gjør den til det ideelle verktøyet for jobben.

Noen organisasjoner bruker allerede dyplæringsmodeller for å forutsi solgenerasjonsnivåer, som varierer mye i forskjellige værforhold. Denne AI-tilnærmingen er mer nøyaktig på denne spådommen enn konvensjonell prognose. Planlegging av effektive grønne energiomstillinger blir lettere som et resultat.

Lignende løsninger kan også forberede energiselskaper på innkommende alvorlige værhendelser. AI-modeller kan varsle myndigheter om forhold som kan forstyrre grønne kraftkilder. Med disse tidlige advarslene kan kraftselskaper sikre tilstrekkelige energireserver og beskytte infrastrukturen deres for å forhindre skader og strømbrudd.

Energihandel i sanntid

En annen fordel med AI for grønn energi er at den muliggjør raskere og mer lønnsom energihandel. I motsetning til konvensjonelle kraftkilder lar fornybar energi folk generere sin egen elektrisitet gjennom solcellepaneler eller små turbiner på eiendommen deres. AI-aktivert energihandel gir raskere avkastning på investeringene deres i disse systemene, og oppmuntrer til bredere bruk.

Den gjennomsnittlige installasjonen av solcellepaneler i boliger koster over $16,000, selv etter skattefradrag. Men fordi eiere genererer sin egen kraft, sparer de penger ved å betale mindre i strømregninger. AI øker disse besparelsene ved å selge overflødig energi fra disse systemene tilbake til nettet. 

Fordi fornybar energi er intermitterende, vil de generere mer enn huseiere kan trenge. AI kan gjenkjenne når dette skjer og automatisk sende energien til energiselskaper når det er mest kostnadseffektivt. Følgelig kan nettet distribuere mer fornybar kraft mens eiere av disse fornybarene tjener penger for å kompensere for installasjonskostnader.

AI vil bane vei for en grønnere fremtid

Overgangen til grønn energi er en avgjørende, men komplisert prosess. Selv om AI ikke er en komplett løsning, gir den nødvendig hjelp i den overgangen.

AI har hastigheten, nøyaktigheten og innsikten som energiselskaper og deres kunder trenger for å gjøre fornybar energi i stor skala levedyktig. Samtidig vil det redusere utslippene fra konvensjonelle, fossile drivstoff-avhengige systemer. Etter hvert som trusselen om klimaendringer vokser, blir disse fordelene vanskeligere å overse. AI vil bli en klimamessig nødvendighet som et resultat.