Czy sztuczna inteligencja jest przyszłością zielonej energii?

Zielona energia jest niezbędna w walce ze zmianami klimatycznymi. Świat musi zużywać mniej energii i przestawiać się na mniej szkodliwe źródła, ale jest to bardziej skomplikowane, niż się początkowo wydaje. Sztuczna inteligencja może okazać się brakującą częścią układanki.

Eksperci mają zidentyfikowano ponad 50 przypadków użycia na rzecz sztucznej inteligencji w sektorze energetycznym. Wiele z tych aplikacji wspiera przejście na zrównoważoną infrastrukturę energetyczną. Oto spojrzenie na niektóre z najważniejszych zastosowań i podkreślenie, dlaczego sztuczna inteligencja jest przyszłością zielonej energii. 

Inteligentne siatki

Inteligentne sieci, które obsługują dwukierunkowy przepływ energii elektrycznej i wykorzystują rozległe technologie danych, to najpopularniejsze zastosowanie sztucznej inteligencji w energetyce. AI analizuje tysiące punktów danych sieci te produkują, aby umożliwić dostosowania w czasie rzeczywistym. Te ciągłe zmiany są kluczem do rozwiązania jednego z największych wyzwań związanych z odnawialnymi źródłami energii – nieciągłości.

Panele słoneczne i turbiny wiatrowe nie mogą wytwarzać energii na żądanie, ponieważ opierają się na zmiennych zjawiskach naturalnych. Okresy najwyższej generacji często nie pokrywają się ze szczytowym zużyciem. Zimą ludzie zużywaj więcej energii rano i wieczorem, kiedy jest już ciemno, ale panele słoneczne nie wytwarzają energii w ciemności.

Inteligentne sieci zasilane sztuczną inteligencją pomagają przesyłać energię tam, gdzie jest ona najbardziej potrzebna w danym momencie. Kiedy wytwarzanie jest wysokie, a zużycie niskie, wysyłają więcej energii elektrycznej do magazynu. Dystrybuują zmagazynowaną energię, gdy wzrasta zużycie i spada produkcja. W rezultacie energia odnawialna staje się bardziej niezawodna.

Świadoma ekspansja odnawialnych źródeł energii

Podobnie nie każdy obszar jest jednakowo odpowiedni dla odnawialnych źródeł energii. Panele słoneczne wytwarzają więcej energii w regionach o dużym nasłonecznieniu i dlatego wiatr wzrasta na większych wysokościach, turbiny wiatrowe najlepiej sprawdzają się w regionach górskich. Sprawę komplikują jednak zawiłości związane z własnością gruntów i wpływ budowy na pobliską przyrodę.

Modele uczenia maszynowego mogą być pomocne, analizując jednocześnie wszystkie te złożone czynniki. Sztuczna inteligencja może wskazać idealne miejsca do budowy nowej infrastruktury odnawialnej szybciej i dokładniej niż ludzie. Im bardziej złożone stają się te decyzje, tym bardziej korzystna staje się sztuczna inteligencja.

Opierając się na spostrzeżeniach AI, przedsiębiorstwa energetyczne mogą dowiedzieć się, gdzie systemy odnawialne wyprodukują najwięcej energii przy najniższych kosztach i wpływie na środowisko. Świadome podejmowanie decyzji umożliwia płynniejsze i bezpieczniejsze przejście na energię elektryczną bezemisyjną.

Konserwacja sieci

Ponieważ zielona energia jest z natury bardziej zmienna niż alternatywne rozwiązania dostępne na żądanie, ważniejsza jest konserwacja. Wszelkie awarie mogą powodować powszechne przerwy w dostawie prądu, a wysokie koszty napraw podwyższają i tak już wysokie ceny tych systemów. Sztuczna inteligencja może pomóc w utrzymaniu predykcyjnym.

Konserwacja predykcyjna przewiduje awarie sprzętu, ucząc się rozpoznawać wczesne sygnały ostrzegawcze. Systemy te ostrzegają techników o problemach, gdy są one jeszcze małe, łatwe i niedrogie do naprawienia. W rezultacie konserwacja zapobiegawcza skraca przestoje i poprawia wydajność na poziomie, którego nie mogą osiągnąć konwencjonalne praktyki naprawcze.

Ta strategia konserwacji oparta na sztucznej inteligencji jest również pomocna w przypadku istniejących sieci nieodnawialnych. Przedsiębiorstwa użyteczności publicznej mogą zminimalizować straty energii i zakłócenia, utrzymując sieci elektroenergetyczne w lepszym stanie. W rezultacie dostarczają tę samą ilość energii elektrycznej przy mniejszej emisji.

Poprawiona efektywność energetyczna

Wydajność to kolejny kluczowy element przejścia na zieloną energię. Zmniejszenie zużycia w środowiskach zasilanych paliwami kopalnymi zmniejsza emisję, zanim obszary przejdą na odnawialne źródła energii. Wyższa wydajność w regionach już korzystających z odnawialnych źródeł energii oznacza, że ​​te nieciągłe źródła energii nie muszą wytwarzać takiej ilości energii elektrycznej, aby zaspokoić potrzeby ludzi.

Rola sztucznej inteligencji w tym obszarze jest podobna do działania inteligentnych sieci. Urządzenia Internetu rzeczy (IoT) wyposażone w sztuczną inteligencję w domach, firmach i elektrowniach mogą analizować warunki w czasie rzeczywistym i w odpowiedzi dostosowywać dostawę energii. Dzięki temu mogą zużywać jak najmniej energii elektrycznej, jednocześnie obsługując te same procesy.

Inteligentne termostaty są doskonałym przykładem zastosowania tej koncepcji w praktyce. Choć te urządzenia są stosunkowo proste, zmniejszają zużycie ogrzewania i chłodzenia o 8% rocznie średnio. Zastosowanie tej samej technologii adaptacyjnej w środowiskach o większej skali może zapewnić znaczne oszczędności energii.

Optymalizacja łańcucha dostaw

Podobnie sztuczna inteligencja może zmniejszyć ślad węglowy większego łańcucha dostaw energii. Modele uczenia maszynowego mogą analizować sieci energetyczne w celu znalezienia obszarów, w których subtelne zmiany mogłyby zmniejszyć emisję. Wiele z tych możliwości łatwo przeoczyć ludzkie oko, ale sztuczna inteligencja jest bardzo skuteczna w tego rodzaju analizach.

Na przykład regenerowane transformatory mocy wyeliminować odpady i emisje od wyprodukowania nowego. Tę alternatywę można łatwo przeoczyć ze względu na jej prostotę, ale może ona znacząco wpłynąć na sieć energetyczną. Sztuczna inteligencja może określić, gdzie recykling jest lepszym rozwiązaniem i zalecić go przedsiębiorstwom użyteczności publicznej.

Redukcje emisji mogą również wynikać z korzystania z bliższego dostawcy, różnych odstępów między dostawami lub znajdowania źródeł materiałów pochodzących z recyklingu. Analitycy AI mogą znaleźć najlepszą kombinację tych złożonych czynników, aby zapewnić maksymalną efektywność łańcuchów dostaw energii.

Modelowanie pogody

Prognozowanie i analiza pogody będą zyskiwać na znaczeniu w miarę, jak świat w większym stopniu opiera się na energii odnawialnej. Udowodniona skuteczność sztucznej inteligencji w zadaniach predykcyjnych sprawia, że ​​jest to idealne narzędzie do tego zadania.

Niektóre organizacje korzystają już z modeli głębokiego uczenia się do przewidywania poziomów wytwarzania energii słonecznej, które różnią się znacznie w zależności od warunków pogodowych. To podejście AI jest dokładniejsze w przewidywaniu niż konwencjonalne prognozowanie. W rezultacie planowanie skutecznej transformacji zielonej energii staje się łatwiejsze.

Podobne rozwiązania mogą również przygotować przedsiębiorstwa użyteczności publicznej na nadchodzące trudne zjawiska pogodowe. Modele sztucznej inteligencji mogą ostrzegać władze o warunkach, które mogą zakłócać ekologiczne źródła energii. Dzięki tym wczesnym ostrzeżeniom przedsiębiorstwa energetyczne mogą zapewnić wystarczające rezerwy energii i chronić swoją infrastrukturę, aby zapobiec uszkodzeniom i przestojom.

Handel energią w czasie rzeczywistym

Kolejną zaletą sztucznej inteligencji dla zielonej energii jest to, że umożliwia szybszy i bardziej opłacalny handel energią. W przeciwieństwie do konwencjonalnych źródeł energii, odnawialne źródła energii umożliwiają ludziom wytwarzanie własnej energii elektrycznej za pomocą paneli słonecznych lub małych turbin na ich posesji. Handel energią oparty na sztucznej inteligencji pozwala na szybszy zwrot z inwestycji w te systemy, zachęcając do ich szerszego stosowania.

Przeciętna instalacja paneli słonecznych w budynkach mieszkalnych kosztuje ponad 16,000 dolarów, nawet po uwzględnieniu ulg podatkowych. Ponieważ jednak właściciele wytwarzają własną energię, oszczędzają pieniądze, płacąc mniejsze rachunki za prąd. Sztuczna inteligencja zwiększa te oszczędności, sprzedając nadwyżkę energii z tych systemów z powrotem do sieci. 

Ponieważ odnawialne źródła energii mają charakter nieciągły, wygenerują więcej, niż właściciele domów mogą potrzebować. Sztuczna inteligencja potrafi rozpoznać, kiedy tak się dzieje, i automatycznie wysyła energię do przedsiębiorstw użyteczności publicznej, gdy jest to najbardziej opłacalne. W rezultacie sieć może dystrybuować więcej energii odnawialnej, a właściciele tych odnawialnych źródeł zarabiają, aby zrekompensować koszty instalacji.

Sztuczna inteligencja utoruje drogę do bardziej ekologicznej przyszłości

Przejście na zieloną energię to kluczowy, ale skomplikowany proces. Chociaż sztuczna inteligencja nie jest rozwiązaniem kompletnym, zapewnia niezbędną pomoc w tym przejściu.

Sztuczna inteligencja zapewnia przedsiębiorstwom użyteczności publicznej i ich klientom szybkość, dokładność i wgląd, których potrzebują, aby energetyka odnawialna na dużą skalę stała się opłacalna. Jednocześnie zmniejszy emisję z konwencjonalnych systemów opartych na paliwach kopalnych. W miarę wzrostu zagrożenia zmianami klimatycznymi korzyści te stają się coraz trudniejsze do przeoczenia. W rezultacie sztuczna inteligencja stanie się koniecznością klimatyczną.