Является ли ИИ будущим зеленой энергетики?

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

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

ИИ-управляемые умные сети 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 увеличивается и 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 собственности земли и воздействие 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 точнее, чем люди. Чем сложнее эти решения, тем более выгодным становится ИИ.

Используя идеи ИИ, энергетические компании могут найти, где возобновляемые системы будут производить наибольшее количество энергии при наименьшем воздействии на окружающую среду. Это информированное принятие решений позволяет обеспечить более плавный и безопасный переход к электричеству без выбросов.

Техническое обслуживание сетей

Поскольку зеленая энергия по своей природе более волатильна, чем альтернативы по требованию, техническое обслуживание более важно. Любые сбои могут вызвать широкомасштабные нарушения электроснабжения, а высокие затраты на ремонт усиливают уже высокие цены на эти системы. ИИ может помочь с помощью прогнозного обслуживания.

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

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

Повышение энергоэффективности

Эффективность является еще одной ключевой частью перехода к зеленой энергетике. Снижение потребления в средах, работающих на ископаемом топливе, уменьшает 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. ИИ-управляемые устройства Интернета вещей (IoT) 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. Как бы просты ни были эти устройства, они уменьшают использование отопления и охлаждения на 8% в год в среднем. Применение той же адаптивной технологии к более крупным средам может привести к значительной экономии энергии.

Оптимизация цепочки поставок

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

Например, восстановленные трансформаторы электроэнергии уничтожают отходы и выбросы от производства нового. Этот альтернативный вариант легко упустить из виду из-за своей простоты, но может существенно повлиять на энергетическую сеть. ИИ может выявить, где переработка является лучшим путем вперед и рекомендовать ее энергетическим компаниям.

Уменьшение выбросов также может возникнуть из-за использования поставщика, расположенного ближе, изменения интервала отправки или нахождения источников переработанных материалов. Аналитика ИИ может найти лучшую комбинацию этих сложных факторов, чтобы обеспечить, что энергетические цепочки поставок становятся как можно более эффективными.

Моделирование погоды

Прогнозирование и анализ погоды станут все более важными, поскольку мир будет полагаться на возобновляемые источники энергии. Доказанная эффективность ИИ в прогнозных задачах делает его идеальным инструментом для этой работы.

Некоторые организации уже используют модели глубокого обучения, чтобы предсказать уровни производства 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 энергетические компании 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.

Реальное время энергетической торговли

Другим преимуществом ИИ для зеленой энергетики является то, что он позволяет более быстрой и прибыльной энергетической торговле. В отличие от традиционных источников энергии, возобновляемые источники позволяют людям генерировать свою собственную электроэнергию через солнечные панели или небольшие турбины на их территории. ИИ-управляемая энергетическая торговля позволяет быстрее окупить инвестиции в эти системы, поощряя 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 счета за электроэнергию. ИИ увеличивает эти экономии, продавая избыточную энергию из этих систем обратно в сеть.

Поскольку возобновляемые источники энергии являются интермиттирующими, они будут генерировать больше энергии, чем домовладельцы могут понадобиться. ИИ может распознавать, когда это происходит, и автоматически отправлять энергию в энергетические компании, когда это наиболее выгодно. В результате сеть может распределять больше возобновляемой энергии, а владельцы этих возобновляемых источников 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 идеи, которые энергетические компании и их клиенты нуждаются, чтобы сделать крупномасштабную возобновляемую энергию жизнеспособной. В то же время он уменьшит выбросы от 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.