Является ли ИИ будущим зеленой энергетики?

Зеленая энергетика необходима в борьбе с изменением климата. Мир должен использовать меньше энергии и перейти на менее вредные источники, но это более сложно, чем кажется на первый взгляд. ИИ может стать недостающей частью пазла.

Эксперты выявили более 50 вариантов использования ИИ в энергетическом секторе. Многие из этих применений поддерживают переход к устойчивой энергетической инфраструктуре. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее важных использований, подчеркивая, почему ИИ является будущим зеленой энергетики.

Умные сети

Умные сети, которые поддерживают двухсторонние потоки электроэнергии и используют обширные технологии данных, являются наиболее популярным применением ИИ в энергетике. ИИ анализирует тысячи точек данных, которые эти сети производят, чтобы ermöglicht реальные корректировки. Эти постоянные изменения являются ключом к решению одной из основных проблем возобновляемых источников энергии — интермиттентности.

Солнечные панели и ветряные турбины не могут производить энергию по требованию, поскольку они зависят от колеблющихся природных явлений. Их периоды наибольшего производства часто не совпадают с пиковым потреблением. Зимой люди используют больше энергии утром и вечером, когда темно, но солнечные панели не производят энергию в темноте.

Умные сети, работающие на ИИ, помогают, отправляя энергию туда, где она наиболее необходима в любой момент времени. Когда производство высоко, а потребление низко, они отправляют больше электроэнергии на хранение. Они распределяют запасенную энергию, когда потребление растет, а производство падает. В результате возобновляемая энергия становится более надежной.

Информированное расширение возобновляемых источников

Аналогично, не каждый регион одинаково подходит для возобновляемых источников энергии. Солнечные панели производят больше энергии в регионах с большим количеством солнечного света, и поскольку ветры увеличиваются на больших высотах, ветряные турбины лучше подходят для горных регионов. Однако сложности с правом собственности на землю и воздействием строительства на ближайшую дикую природу усложняют этот вопрос.

Модели машинного обучения могут помочь, анализируя все эти сложные факторы одновременно. ИИ может выделить идеальные места для строительства новой возобновляемой инфраструктуры быстрее и более точно, чем люди. Чем более сложными становятся эти решения, тем более выгодным становится ИИ.

Благодаря использованию информации ИИ, энергетические компании могут найти, где возобновляемые системы будут производить наибольшее количество энергии при наименьших затратах и экологическом воздействии. Это информированное принятие решений позволяет обеспечить более плавный и безопасный переход к электричеству без выбросов.

Техническое обслуживание сети

Поскольку зеленая энергетика по своей природе более волатильна, чем альтернативы по требованию, техническое обслуживание более важно. Любые сбои могут привести к широкомасштабным нарушениям электроснабжения, а высокие затраты на ремонт увеличивают уже высокие цены на эти системы. ИИ может помочь с помощью прогнозного обслуживания.

Прогнозное обслуживание предвидит отказы оборудования, изучая ранние предупреждающие знаки. Эти системы предупреждают техников о проблемах, пока они еще небольшие, простые и доступные для ремонта. В результате прогнозное обслуживание снижает простои и улучшает эффективность на уровне, недоступном для традиционных методов ремонта.

Эта стратегия обслуживания, основанная на ИИ, также полезна для существующих не возобновляемых сетей. Компании коммунальных услуг могут минимизировать энергетические потери и нарушения, поддерживая электрические сети в лучшем состоянии. В результате они обеспечивают одинаковое количество электроэнергии с меньшим количеством выбросов.

Улучшение энергетической эффективности

Эффективность является еще одним ключевым аспектом перехода к зеленой энергетике. Снижение потребления в средах, работающих на ископаемом топливе, снижает выбросы до того, как области перейдут на возобновляемые источники энергии. Более высокая эффективность в регионах, уже использующих возобновляемые источники энергии, означает, что эти интермиттирующие источники энергии не должны производить столько электроэнергии, чтобы удовлетворить потребности людей.

Роль ИИ в этой области аналогична работе умных сетей. Устройства Интернета вещей (IoT), работающие на ИИ, в домах, предприятиях и электростанциях могут анализировать реальные условия и корректировать поставку энергии в ответ. Таким образом, они могут использовать как можно меньше электроэнергии, поддерживая при этом одни и те же процессы.

Умные термостаты являются отличным примером этого концепта в действии. Несмотря на свою относительную простоту, эти устройства снижают потребление энергии на 8% в год в среднем. Применение аналогичной адаптивной технологии к более крупным средам может привести к значительной экономии энергии.

Оптимизация цепочки поставок

Аналогично, ИИ может снизить углеродный след более крупной энергетической цепочки поставок. Модели машинного обучения могут анализировать энергетические сети, чтобы найти области, где незначительные изменения могут снизить выбросы. Многие из этих возможностей легко упускаются из виду человеческим взглядом, но ИИ очень эффективен в этом типе анализа.

Например, рекондиционированные трансформаторы электроэнергии ликвидируют отходы и выбросы от производства нового. Этот альтернативный вариант легко упускается из виду из-за своей простоты, но может существенно повлиять на энергетическую сеть. ИИ может определить, где переработка является лучшим путем вперед и рекомендовать ее компаниям коммунальных услуг.

Снижение выбросов также может произойти за счет использования более близкого поставщика, изменения интервалов поставок или поиска источников переработанных материалов. Аналитика ИИ может найти лучшую комбинацию этих сложных факторов, чтобы обеспечить, что энергетические цепочки поставок станут максимально эффективными.

Моделирование погоды

Прогнозирование и анализ погоды станут все более важными, поскольку мир будет все больше полагаться на возобновляемую энергию. Доказанная эффективность ИИ в прогнозных задачах делает его идеальным инструментом для этой задачи.

Некоторые организации уже используют модели глубокого обучения для прогнозирования уровней генерации солнечной энергии, которые сильно варьируются в разных погодных условиях. Этот подход ИИ более точен в этом прогнозе, чем традиционное прогнозирование. Планирование эффективных переходов к зеленой энергетике становится проще в результате.

Аналогичные решения также могут подготовить компании коммунальных услуг к надвигающимся сильным погодным явлениям. Модели ИИ могут предупредить власти о условиях, которые могут нарушить возобновляемые источники энергии. С этими ранними предупреждениями энергетические компании могут обеспечить достаточные энергетические резервы и защитить свою инфраструктуру, чтобы предотвратить повреждения и отключения электроэнергии.

Реальное энергетическое торгование

Другим преимуществом ИИ для зеленой энергетики является то, что он позволяет осуществлять более быстрое и прибыльное энергетическое торгование. В отличие от традиционных источников энергии, возобновляемые источники энергии позволяют людям генерировать свою собственную электроэнергию с помощью солнечных панелей или небольших турбин на их территории. Торгование энергией, работающее на ИИ, позволяет получить более быструю отдачу от инвестиций в эти системы, что стимулирует более широкое внедрение.

Средняя стоимость установки солнечных панелей на жилом доме составляет более 16 000 долларов, даже после налоговых кредитов. Однако, поскольку владельцы генерируют свою собственную энергию, они экономят деньги, платя меньше за электроэнергию. ИИ увеличивает эти экономии, продавая избыточную энергию от этих систем обратно в сеть.

Поскольку возобновляемые источники энергии являются интермиттирующими, они будут производить больше энергии, чем домовладельцы могут потреблять. ИИ может распознавать, когда это происходит, и автоматически отправлять энергию компаниям коммунальных услуг, когда это наиболее экономически эффективно. Следовательно, сеть может распределять больше возобновляемой энергии, а владельцы этих возобновляемых источников энергии могут зарабатывать деньги, чтобы компенсировать затраты на установку.

ИИ проложит путь к более зеленому будущему

Переход к зеленой энергетике является важным, но сложным процессом. Хотя ИИ не является полным решением, он обеспечивает необходимую помощь в этом переходе.

ИИ имеет скорость, точность и проницательность, которые компании коммунальных услуг и их клиенты нуждаются, чтобы сделать крупномасштабную возобновляемую энергию жизнеспособной. В то же время он снизит выбросы из традиционных, зависящих от ископаемого топлива систем. По мере роста угрозы изменения климата эти преимущества становятся все более трудными для игнорирования. ИИ станет климатической необходимостью в результате.