Czy AI jest przyszłością zielonej energii?

Zielona energia jest niezbędna w walce ze zmianą klimatu. Świat musi używać mniej energii i przechodzić na mniej szkodliwe źródła, ale jest to bardziej skomplikowane, niż się wydaje. AI może okazać się brakującym elementem układanki.

Eksperci zidentyfikowali ponad 50 przypadków użycia AI w sektorze energetycznym. Wiele z tych aplikacji wspiera przejście na zrównoważoną infrastrukturę energetyczną. Oto spojrzenie na niektóre z najważniejszych zastosowań, podkreślających, dlaczego AI jest przyszłością zielonej energii.

Inteligencka Sieć Energetyczna

Inteligencka sieć energetyczna, która obsługuje dwukierunkowy przepływ energii elektrycznej i wykorzystuje rozległe technologie danych, jest najpopularniejszym zastosowaniem AI w sektorze energetycznym. AI analizuje tysiące punktów danych wytwarzanych przez te sieci, aby umożliwić dostosowania w czasie rzeczywistym. Te ciągłe zmiany są kluczem do rozwiązania jednego z największych wyzwań odnawialnych źródeł energii — niestabilności.

Panele słoneczne i turbiny wiatrowe nie mogą wytwarzać energii na żądanie, ponieważ zależą od zmieniających się zjawisk naturalnych. Ich najwyższe okresy generacji często nie pokrywają się z szczytowym zużyciem, również. Zimą ludzie używają więcej energii rano i wieczorem, kiedy jest ciemno, ale panele słoneczne nie wytwarzają energii w ciemności.

Inteligencka sieć energetyczna wspomaga, wysyłając energię tam, gdzie jest najbardziej potrzebna w danym momencie. Kiedy generacja jest wysoka, a zużycie jest niskie, wysyła więcej energii elektrycznej do magazynu. Dystrybuuje zgromadzoną energię, kiedy zużycie rośnie, a produkcja spada. W efekcie, energia odnawialna staje się bardziej niezawodna.

Przesądna Ekspansja Odnawialna

Podobnie, nie każdy obszar jest równie odpowiedni dla odnawialnych źródeł energii. Panele słoneczne wytwarzają więcej energii w regionach z dużą ilością słońca, a ponieważ wiatry zwiększają się na większych wysokościach , turbiny wiatrowe są najlepsze dla górskich regionów. Niemniej jednak, złożoność własności ziemi i wpływ budowy na pobliskie środowisko utrudniają tę kwestię.

Modele uczenia maszynowego mogą pomóc, analizując wszystkie te złożone czynniki jednocześnie. AI może wskazać idealne miejsca do budowy nowej infrastruktury odnawialnej szybciej i dokładniej niż ludzie. Im bardziej skomplikowane są te decyzje, tym korzystniejsze staje się AI.

Poprzez poleganie na wglądach AI, firmy energetyczne mogą znaleźć miejsca, w których systemy odnawialne wytwarzają najwięcej energii przy najniższych kosztach i wpływie na środowisko. To podejmowanie decyzji umożliwia gładkie i bezpieczne przejście do emisji wolnej energii.

Konserwacja Sieci

Ponieważ energia zielona jest z natury bardziej niestabilna niż alternatywy na żądanie, konserwacja jest bardziej ważna. Każde awarie mogą powodować rozległe przerwy w dostawie energii, a wysokie koszty naprawy zwiększają już wysokie ceny tych systemów. AI może pomóc poprzez konserwację predykcyjną.

Konserwacja predykcyjna przewiduje awarie urządzeń, ucząc się identyfikować wczesne ostrzeżenia. Te systemy alarmują technicy o problemach, zanim staną się duże, łatwe i tanie do naprawy. W efekcie, konserwacja predykcyjna zmniejsza czas przestoju i poprawia wydajność na poziomie, którego nie mogą osiągnąć konwencjonalne praktyki naprawy.

Ta strategia konserwacji napędzana przez AI jest również przydatna dla istniejących nieodnawialnych sieci. Firmy energetyczne mogą minimalizować marnowanie energii i zakłócenia, utrzymując sieci energetyczne w lepszym stanie. W efekcie, zapewniają tę samą ilość energii z mniejszą ilością emisji.

Poprawa Efektywności Energetycznej

Efektywność jest kolejnym kluczowym elementem przejścia na zieloną energię. Redukcja zużycia energii w środowiskach zasilanych paliwami kopalnymi zmniejsza emisje przed przejściem na odnawialne źródła energii. Wyższa efektywność w regionach już korzystających z odnawialnych źródeł energii oznacza, że te niestabilne źródła energii nie muszą wytwarzać tyle energii, aby zaspokoić potrzeby ludzi.

Rola AI w tej dziedzinie jest podobna do sposobu, w jaki działają inteligenckie sieci energetyczne. Urządzenia Internetu Rzeczy (IoT) zasilane przez AI w domach, firmach i elektrowniach mogą analizować warunki w czasie rzeczywistym i dostosowywać dostawę energii w odpowiedzi. W ten sposób mogą używać jak najmniej energii, wspierając te same procesy.

Inteligenckie termostaty są doskonałym przykładem tego pojęcia w działaniu. Pomimo swojej relatywnej prostoty, redukują one zużycie energii na ogrzewanie i chłodzenie o 8% rocznie średnio. Zastosowanie tej samej technologii adaptacyjnej w większych środowiskach może przynieść znaczne oszczędności energii.

Optymalizacja Łańcucha Dostaw

Podobnie, AI może zmniejszyć ślad węglowy większego łańcucha dostaw energii. Modele uczenia maszynowego mogą analizować sieci energetyczne, aby znaleźć obszary, w których drobne zmiany mogą zmniejszyć emisje. Wiele z tych możliwości jest trudnych do zauważenia dla ludzkich oczu, ale AI jest bardzo skuteczna w tego rodzaju analizie.

Na przykład, odnowione transformatory mocy eliminują marnowanie i emisje związane z produkcją nowego. Ta alternatywa jest łatwa do przeoczenia ze względu na swoją prostotę, ale może mieć znaczący wpływ na sieć energetyczną. AI może identyfikować, gdzie recykling jest lepszą drogą do przodu i zalecać go firmom energetycznym.

Redukcja emisji może również wynikać z użycia bliższego dostawcy, przestrzennego rozłożenia wysyłek lub znalezienia źródeł materiałów recyklingowych. Analiza AI może znaleźć najlepsze połączenie tych złożonych czynników, aby zapewnić, że łańcuchy dostaw energii stają się jak najbardziej wydajne.

Modelowanie Pogody

Prognozowanie i analiza pogody staną się coraz bardziej ważne, gdy świat będzie coraz bardziej zależny od odnawialnych źródeł energii. Udowodniona skuteczność AI w zadaniach predykcyjnych czyni ją idealnym narzędziem do tego zadania.

Niektóre organizacje już teraz wykorzystują głębokie modele uczące się do przewidywania poziomów generacji słonecznej, które znacznie różnią się w różnych warunkach pogodowych. Ten podejście AI jest bardziej dokładne w tej predykcji niż konwencjonalne prognozowanie. Planowanie skutecznego przejścia na zieloną energię staje się łatwiejsze w efekcie.

Podobne rozwiązania mogą również przygotować firmy energetyczne na nadchodzące ekstremalne zjawiska pogodowe. Modele AI mogą ostrzegać władze o warunkach, które mogą zakłócić odnawialne źródła energii. Z tymi wczesnymi ostrzeżeniami, firmy energetyczne mogą zapewnić odpowiednie rezerwy energii i chronić swoją infrastrukturę, aby uniknąć uszkodzeń i przerw.

Handel Energia w Czasie Rzeczywistym

Kolejną zaletą AI dla zielonej energii jest to, że umożliwia szybszy i bardziej opłacalny handel energią. W przeciwieństwie do konwencjonalnych źródeł energii, odnawialne źródła pozwalają ludziom wytwarzać własną energię za pomocą paneli słonecznych lub małych turbin na ich własności. Handel energią wspomagany przez AI pozwala na szybszy zwrot z inwestycji w te systemy, zachęcając do szerszego ich wdrożenia.

Średnia cena instalacji paneli słonecznych przekracza 16 000 dolarów , nawet po uwzględnieniu ulg podatkowych. Jednakże, ponieważ właściciele wytwarzają własną energię, oszczędzają pieniądze, płacąc mniej za rachunki za energię. AI zwiększa te oszczędności, sprzedając nadmiar energii z tych systemów z powrotem do sieci.

Ponieważ odnawialne źródła energii są niestabilne, będą wytwarzać więcej energii, niż potrzebują właściciele. AI może rozpoznać, kiedy to się dzieje, i automatycznie wysyłać energię do firm energetycznych, kiedy jest to najbardziej opłacalne. W efekcie, sieć może dystrybuować więcej odnawialnej energii, a właściciele tych odnawialnych źródeł energii zarabiają pieniądze, aby zrównoważyć koszty instalacji.

AI Wprowadzi Nas w Zieloną Przyszłość

Przejście na zieloną energię jest kluczowym, ale skomplikowanym procesem. Chociaż AI nie jest kompletnym rozwiązaniem, dostarcza potrzebną pomoc w tym przejściu.

AI ma szybkość, dokładność i wgląd, których firmy energetyczne i ich klienci potrzebują, aby uczynić dużej skali odnawialną energię opłacalną. Równocześnie, zmniejszy emisje z konwencjonalnych, opartych na paliwach kopalnych systemów. Im bardziej rośnie zagrożenie zmiany klimatu, tym większe stają się te korzyści. AI stanie się koniecznością klimatyczną w efekcie.