Er AI fremtiden for grønn energi?

Grønn energi er essensiell i kampen mot klimaendringene. Verden må bruke mindre kraft og gå over til mindre skadelige kilder, men det er mer komplisert enn det ser ut til å være. AI kan vise seg å være det manglende puzzlestykket.

Eksperter har identifisert over 50 bruksområder for AI i energisektoren. Mange av disse anvendelsene støtter overgangen til en bærekraftig kraftinfrastruktur. Her er en oversikt over noen av de viktigste anvendelsene, og hvorfor AI er fremtiden for grønn energi. 

Smarte nett

Smartnett, som støtter toveiskraftstrøm og bruker omfattende data-teknologier, er AI sin mest populære anvendelse i energi. AI analyserer tusenvis av datapunkter disse nettverkene produserer for å muliggjøre sanntidsjusteringer. Disse kontinuerlige endringene er nøkkel til å løse en av fornybar energis største utfordringer — variabilitet.

Solceller og vindturbiner kan ikke produsere kraft på bestilling fordi de avhenger av varierte naturlige hendelser. Deres høyeste produksjonsperioder samstemmer ofte ikke med toppforbruk, heller. Om vinteren bruker folk mer energi om morgenen og kvelden når det er mørkt ute, men solceller produserer ikke kraft i mørket.

AI-drevne smartnett hjelper ved å sende kraft der det er mest nødvendig på ethvert gitt tidspunkt. Når produksjonen er høy og forbruket er lavt, sender de mer elektrisitet til lagring. De distribuerer lagret kraft når forbruket øker og produksjonen synker. Som resultat blir fornybar energi mer pålitelig.

Informert fornybar utvidelse

På samme måte er ikke alle områder like egnet for fornybar energi. Solceller produserer mer kraft i regioner med mye sollys, og fordi vind øker på høyere høyder, er vindturbiner best egnet for fjellområder. Imidlertid komplicerer landeiendom og konstruksjonsvirksomhetens påvirkning på nærliggende dyreliv saken.

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

Ved å stole på AI-innsikt kan energiselskaper finne hvor fornybare systemer ville produsere mest energi til lavest kostnad og økologisk påvirkning. Den informerte beslutningsprosessen muliggjør en jevnere og tryggere overgang til utslippsfri elektrisitet.

Nettvedlikehold

Fordi grønn energi er innebygget mer volatil enn på-bestilling-alternativer, er vedlikehold viktigere. Eventuelle sammenbrudd kan forårsake omfattende strømavbrudd, og høye reparasjonskostnader forsterker disse systemenes allerede høye prislapper. AI kan hjelpe gjennom prediktivt vedlikehold.

Prediktivt vedlikehold forutser utstyrfeil ved å lære å identifisere tidlige advarselssignaler. Disse systemene varsler teknikerne om problemer mens de fortsatt er små, enkle og billige å fikse. Som resultat reducerer prediktivt vedlikehold nedtid og forbedrer effektivitet på et nivå konvensjonelle reparasjonspraksiser ikke kan nå.

Denne AI-drevne vedlikeholdsstrategien er også nyttig for eksisterende ikke-fornybare nett. Energiselskaper kan minimere energitap og forstyrrelser ved å holde kraftnett i bedre stand. Som resultat leverer de samme mengde elektrisitet med færre utslipp.

Forbedret energi-effektivitet

Effektivitet er en annen viktig del av overgangen til grønn energi. Redusert forbruk i fossilbrensel-drevne miljøer reduserer utslipp før områdene går over til fornybar energi. Høyere effektivitet i regioner som allerede bruker fornybar energi betyr at disse varierte kraftkilder ikke trenger å produsere like mye elektrisitet for å møte folks behov.

AI sin rolle i dette området er lignende hvordan smartnett fungerer. AI-drevne Internett-av-ting (IoT)-enheter i hjem, bedrifter og kraftverk kan analysere sanntidsforhold og justere energilevering i respons. På den måten kan de bruke så lite elektrisitet som mulig samtidig som de støtter samme prosesser.

Smart termostater er et utmerket eksempel på dette konseptet i praksis. Selv om disse enhetene er relativt enkle, reducerer de varme- og kjøleforbruket med 8% i året. Å anvende samme adaptiv teknologi på større skala kan gi betydelige energibesparelser.

Forbedret leveranskjede-optimalisering

På samme måte kan AI redusere den større energileveranskjedenes karbonavtrykk. Maskinlæringsmodeller kan analysere kraftnett for å finne områder hvor små endringer kunne redusere utslipp. Mange av disse mulighetene er lett for menneskelige øyne å overse, men AI er svært effektivt i denne type analyse.

For eksempel gjenvinning av krafttransformatorer eliminerer avfall og utslipp fra produksjon av en ny. Dette alternativet er lett å overse på grunn av sin enkelhet, men kan ha en betydelig innvirkning på kraftnettet. AI kan identifisere hvor gjenvinning er den beste veien fremover og anbefale det til energiselskaper.

Utslipsreduksjoner kan også stamme fra å bruke en nærmere leverandør, å plassere sendingsintervaller forskjellig eller å finne resirkulerte materialekilder. AI-analyser kan finne den beste kombinasjonen av disse komplekse faktorene for å sikre at energileveranskjeder blir så effektive som mulig.

Værmodellering

Værprognoser og -analyse vil bli stadig viktigere ettersom verden avhenger mer av fornybar kraft. AI sin beviste effektivitet i prediktive oppgaver gjør det til det ideelle verktøyet for jobben.

Noen organisasjoner bruker allerede dyplæringsmodeller til å forutsi solgenerasjonsnivåer, som varierer mye i forskjellige værforhold. Denne AI-tilnærmingen er mer nøyaktig i denne forutsigelsen enn konvensjonell prognose. Planlegging av effektive overganger til grønn energi blir enklere som resultat.

Lignende løsninger kan også forberede energiselskaper på innkommende alvorlige værhendelser. AI-modeller kan varsle myndighetene om forhold som kan forstyrre fornybare kraftkilder. Med disse tidlige advarslene kan kraftselskaper sikre tilstrekkelige energireservene og beskytte sin infrastruktur for å forebygge skader og avbrudd.

Sanntids-energihandel

En annen fordel med AI for grønn energi er at det muliggjør raskere og mer lønnsom energihandel. I motsetning til konvensjonelle kraftkilder lar fornybare kilder folk generere sin egen elektrisitet gjennom solceller eller små turbiner på eiendommen. AI-aktivert energihandel muliggjør en raskere avkastning på investeringen i disse systemene, og oppmuntrer til en bredere tilpasning.

Den gjennomsnittlige kostnaden for en solcelleinstallasjon er over 16 000 dollar, selv etter skattelettelser. Imidlertid, fordi eierne genererer sin egen kraft, sparer de penger ved å betale mindre i strømregninger. AI øker disse besparelsene ved å selge overskuddsenergi fra disse systemene tilbake til nettet. 

Fordi fornybar energi er variabel, vil den generere mer enn hjemme-eiere måtte ha behov for. AI kan gjenkjenne når dette skjer og automatisk sende energien til energiselskaper når det er mest lønnsomt. Som resultat kan nettet distribuere mer fornybar kraft samtidig som eierne av disse fornybare kildene tjener penger for å kompensere for installasjonskostnadene.

AI vil bana vei for en grønnere fremtid

Overgangen til grønn energi er en kritisk, men komplisert prosess. Mens AI ikke er en fullstendig løsning, tilbyr det nødvendig hjelp i denne overgangen.

AI har hastighet, nøyaktighet og innsikt som energiselskaper og deres kunder trenger for å gjøre storstilt fornybar energi mulig. Samtidig vil det redusere utslipp fra konvensjonelle, fossilbrensel-avhengige systemer. Ettersom klimaendringenes trussel vokser, blir disse fordeler vanskeligere å overse. AI vil bli et klimanødvendighet som resultat.