Да ли је вештачка интелигенција будућност зелене енергије?

Зелена енергија је неопходна у борби против климатских промена. Свет треба да користи мање енергије и да се пребаци на мање штетне изворе, али то је компликованије него што се у почетку чини. АИ би се могао показати као део слагалице који недостаје.

Стручњаци су идентификовано преко 50 случајева употребе за АИ у енергетском сектору. Многе од ових апликација подржавају прелазак на одрживу електроенергетску инфраструктуру. Ево погледа на неке од најважнијих употреба, наглашавајући зашто је АИ будућност зелене енергије. 

Смарт Гридс

Паметне мреже, које подржавају двосмерне токове електричне енергије и користе обимне технологије података, најпопуларнија су примена вештачке интелигенције у енергетици. АИ анализира хиљаде тачака података ове мреже производе како би омогућиле прилагођавања у реалном времену. Те текуће промене су кључне за решавање једног од највећих изазова обновљивих извора енергије - интермитентности.

Соларни панели и ветротурбине не могу да створе снагу на захтев јер се ослањају на променљиве природне појаве. Њихови периоди највише генерације често нису у складу са вршном потрошњом. Зими људи користите више енергије ујутру и увече када је мрак, али соларни панели не производе енергију у мраку.

Паметне мреже које покреће вештачка интелигенција помажу слањем енергије тамо где је најпотребнија у било ком тренутку. Када је производња висока, а потрошња мала, они шаљу више електричне енергије у складиште. Они дистрибуирају ускладиштену снагу када употреба расте, а производња пада. Као резултат тога, обновљива енергија постаје поузданија.

Информисана експанзија обновљивих извора

Слично, није свака област подједнако погодна за обновљиве изворе енергије. Соларни панели производе више енергије у регионима са пуно сунчеве светлости и зато ветрови се појачавају на већим висинама, ветротурбине су најбоље за планинске регионе. Међутим, сложеност власништва над земљиштем и утицај изградње на оближње дивље животиње компликују ствар.

Модели машинског учења могу помоћи истовременом анализом свих ових сложених фактора. АИ може да истакне идеална места за изградњу нове обновљиве инфраструктуре брже и прецизније него што то људи могу. Што су ове одлуке сложеније, АИ постаје повољнија.

Ослањајући се на АИ увиде, енергетске компаније могу да пронађу где би обновљиви системи произвели највише енергије уз најмању цену и еколошки утицај. То информисано доношење одлука омогућава лакши и сигурнији прелазак на електричну енергију без емисија.

Одржавање мреже

Пошто је зелена енергија инхерентно нестабилнија од алтернатива на захтев, одржавање је важније. Било који квар би могао да изазове распрострањене прекиде напајања, а високи трошкови поправке повећавају већ високе цене ових система. АИ може помоћи кроз предиктивно одржавање.

Предиктивно одржавање предвиђа кварове опреме учењем да идентификује ране знакове упозорења. Ови системи упозоравају техничаре на проблеме док су још мали, лаки и приступачни за решавање. Као резултат, предиктивно одржавање смањује време застоја и побољшава ефикасност на нивоу који конвенционалне поправке не могу достићи.

Ова стратегија одржавања вођена вештачком интелигенцијом је такође корисна за постојеће необновљиве мреже. Комунална предузећа могу да минимизирају расипање енергије и поремећаје тако што одржавају електричне мреже у бољем стању. Као резултат, дају исту количину електричне енергије са мање емисија.

Побољшана енергетска ефикасност

Ефикасност је још један кључни део преласка на зелену енергију. Смањење потрошње у окружењима са погоном на фосилна горива смањује емисије пре него што области пређу на обновљиве изворе енергије. Већа ефикасност у регионима који већ користе обновљиве изворе значи да ови повремени извори енергије не морају да производе толико електричне енергије да би задовољили потребе људи.

Улога вештачке интелигенције у овој области слична је начину на који функционишу паметне мреже. Интернет оф Тхингс (ИоТ) уређаји са АИ у кућама, предузећима и електранама могу анализирати услове у реалном времену и прилагодити испоруку енергије као одговор. На тај начин могу да користе што је могуће мање електричне енергије док подржавају исте процесе.

Паметни термостати су одличан пример овог концепта на делу. Колико год да су ови уређаји релативно једноставни, они смањују употребу грејања и хлађења за 8% годишње У просеку. Примена исте адаптивне технологије на окружења већих размера може донети значајне уштеде енергије.

Оптимизација ланца снабдевања

Слично, вештачка интелигенција може да смањи угљенични отисак већег ланца снабдевања енергијом. Модели машинског учења могу анализирати енергетске мреже како би пронашли области у којима би суптилне промене могле да смање емисије. Људске очи лако могу да пропусте многе од ових могућности, али АИ је веома ефикасна у овој врсти анализе.

На пример, обновљени енергетски трансформатори елиминисати отпад и емисије од производње новог. Ову алтернативу је лако превидети због своје једноставности, али може значајно утицати на електричну мрежу. АИ може да идентификује где је рециклажа бољи пут напред и да је препоручи комуналним предузећима.

Смањење емисија такође може произаћи из коришћења ближег добављача, другачијег размака пошиљки или проналажења извора рециклираног материјала. АИ аналитика може пронаћи најбољу комбинацију ових сложених фактора како би осигурала да ланци снабдевања енергијом постану што ефикаснији.

Временско моделирање

Временска прогноза и анализа постаће све важнији како се свет више ослања на обновљиве изворе енергије. Доказана ефикасност АИ у предиктивним задацима чини га идеалним алатом за посао.

Неке организације већ користе моделе дубоког учења за предвиђање нивоа соларне производње, који се веома разликују у различитим временским условима. Овај приступ АИ је тачнији у овом предвиђању од конвенционалног предвиђања. Као резултат тога, планирање ефективне зелене енергије постаје лакше.

Слична решења такође могу припремити комунална предузећа за надолазеће тешке временске прилике. АИ модели могу упозорити власти на услове који могу пореметити зелене изворе енергије. Са овим раним упозорењима, електропривреде могу да обезбеде довољне резерве енергије и заштите своју инфраструктуру како би спречиле оштећења и прекиде.

Трговање енергијом у реалном времену

Још једна предност АИ за зелену енергију је та што омогућава брже и профитабилније трговање енергијом. За разлику од конвенционалних извора енергије, обновљиви извори омогућавају људима да производе сопствену електричну енергију путем соларних панела или малих турбина на свом имању. Трговање енергијом уз помоћ вештачке интелигенције омогућава бржи поврат улагања у ове системе, подстичући шире усвајање.

Просечна стамбена инсталација соларних панела кошта преко 16,000 долара, чак и након пореских кредита. Међутим, пошто власници сами производе електричну енергију, штеде новац тако што плаћају мање рачуна за струју. АИ повећава те уштеде продајом вишка енергије из ових система назад у мрежу. 

Пошто су обновљиви извори енергије повремени, они ће генерисати више него што би власницима кућа могли да затребају. АИ може препознати када се то догоди и аутоматски послати енергију комуналним предузећима када је то најисплативије. Сходно томе, мрежа може дистрибуирати више обновљиве енергије док власници ових обновљивих извора зарађују новац да надокнаде трошкове инсталације.

АИ ће утрти пут за зеленију будућност

Прелазак на зелену енергију је кључан, али компликован процес. Иако АИ није потпуно решење, он пружа потребну помоћ у тој транзицији.

АИ има брзину, тачност и увид у комуналне компаније и њихове клијенте који су потребни да би обновљиву енергију великих размера учинили одрживом. Истовремено, смањиће емисије из конвенционалних система који се ослањају на фосилна горива. Како опасност од климатских промена расте, ове предности постаје све теже превидети. Као резултат тога, АИ ће постати климатска потреба.