Czy AI jest przyszłością zielonej energii?

Zielona energia jest niezbędna w walce ze zmianą klimatu. Świat musi używać mniej energii i przełączać się 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

Inteligencka sieć, która wspiera dwukierunkowy przepływ energii elektrycznej i wykorzystuje rozległe technologie danych, jest najpopularniejszym zastosowaniem AI w sektorze energetycznym. AI analizuje tysiące punktów danych, które te sieci wytwarzają, 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 generować energii na żądanie, ponieważ zależą od wahających 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 zasilana przez AI pomaga, wysyłając energię tam, gdzie jest najbardziej potrzebna w danym momencie. Kiedy generacja jest wysoka, a zużycie jest niskie, wysyłają więcej energii elektrycznej do magazynu. Dystrybuują zgromadzoną energię, gdy zużycie rośnie, a produkcja spada. W wyniku czego energia odnawialna staje się bardziej niezawodna.

Przesłanka Rozszerzenia Odnawialnych Źródeł Energii

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 wyższych wysokościach, turbiny wiatrowe są najlepsze dla górskich regionów. Jednak złożoności własności ziemskiej i wpływu 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 bardziej dokładnie niż ludzie. Im bardziej te decyzje są skomplikowane, tym bardziej korzystne staje się AI.

Poprzez poleganie na wglądach AI, firmy energetyczne mogą znaleźć, gdzie systemy odnawialne wytwarzają najwięcej energii przy najniższych kosztach i wpływie na środowisko. To podejmowanie decyzji umożliwia gładkie, bezpieczne przejście do bezemisyjnej energii elektrycznej.

Konserwacja Sieci

Ponieważ energia zielona jest z natury bardziej niestabilna niż dostępne na żądanie alternatywy, konserwacja jest bardziej ważna. Każde awarie mogą spowodować 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 wyniku czego 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 użyteczności publicznej mogą minimalizować marnowanie energii i zakłócenia, utrzymując sieci energetyczne w lepszym stanie. W wyniku czego zapewniają tę samą ilość energii elektrycznej z mniejszą ilością emisji.

Poprawa Wydajności Energetycznej

Wydajność jest kolejnym kluczowym elementem przejścia na zieloną energię. Redukcja zużycia w środowiskach zasilanych paliwami kopalnymi zmniejsza emisje przed przejściem na odnawialne źródła energii. Wyższa wydajność w regionach, które już korzystają 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 tego, jak działają inteligenckie sieci. 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 elektrycznej, wspierając te same procesy.

Inteligenckie termostaty są doskonałym przykładem tego pojęcia w działaniu. Ponieważ te urządzenia są dość proste, zmniejszają zużycie ogrzewania i chłodzenia o 8% rocznie średnio. Zastosowanie tej samej adaptacyjnej technologii 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 subtelne zmiany mogą zmniejszyć emisje. Wiele z tych możliwości jest trudne do zauważenia przez ludzkie oczy, ale AI jest bardzo skuteczna w tym 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, różnicowania 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

Przewidywanie i analiza pogody będą coraz bardziej ważne, gdy świat będzie polegał bardziej na odnawialnej energii. Udowodniona skuteczność AI w zadaniach predykcyjnych czyni ją idealnym narzędziem do tego zadania.

Niektóre organizacje już używają głębokich modeli uczenia, aby przewidzieć poziomy generacji słonecznej, które znacznie różnią się w różnych warunkach pogodowych. Ten podejście AI jest bardziej dokładne w tym przewidywaniu niż konwencjonalne prognozowanie. Planowanie skutecznego przejścia na zieloną energię staje się łatwiejsze w wyniku.

Podobne rozwiązania mogą również przygotować firmy energetyczne na nadchodzące ekstremalne zjawiska pogodowe. Modele AI mogą ostrzegać władze o warunkach, które mogą zakłócić zielone źródła energii. Z tymi wczesnymi ostrzeżeniami, firmy energetyczne mogą zapewnić wystarczające rezerwy energii i chronić swoją infrastrukturę, aby zapobiec uszkodzeniom i przerwom.

Handel Energią w Czasie Rzeczywistym

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

Średnia cena instalacji paneli słonecznych na dom przekracza 16 000 dolarów, nawet po odliczeniu podatków. Jednak ponieważ właściciele generują własną energię, oszczędzają pieniądze, płacąc mniej za rachunki za energię elektryczną. 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 właściciele mogą potrzebować. AI może rozpoznać, kiedy to się dzieje, i automatycznie wysyłać energię do firm energetycznych, kiedy jest to najbardziej opłacalne. W wyniku czego sieć może dystrybuować więcej energii odnawialnej, a właściciele tych odnawialnych źródeł energii zarabiają pieniądze, aby zrównoważyć koszty instalacji.

AI Wytnie Drogę ku Bardziej Zielonej Przyszłości

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

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