Är AI framtiden för grön energi?

Grön energi är avgörande i kampen mot klimatförändringarna. Världen behöver använda mindre ström och byta till mindre skadliga källor, men det är mer komplicerat än vad det från början verkar. AI kan visa sig vara den saknade delen av pusslet.

Experter har identifierade över 50 användningsfall för AI inom energisektorn. Många av dessa applikationer stödjer övergången till en hållbar kraftinfrastruktur. Här är en titt på några av de viktigaste användningsområdena, och belyser varför AI är framtiden för grön energi. 

Smarta nät

Smarta nät, som stöder tvåvägs elflöden och använder omfattande datateknik, är AI:s mest populära applikation inom energi. AI analyserar tusentals datapunkter dessa nätverk producerar för att möjliggöra realtidsjusteringar. Dessa pågående förändringar är nyckeln till att ta itu med en av förnybara energikällors största utmaningar – intermittent.

Solpaneler och vindturbiner kan inte skapa ström på efterfrågan eftersom de är beroende av fluktuerande naturliga händelser. Deras högsta generationsperioder stämmer ofta inte överens med toppförbrukningen heller. På vintern, människor använda mer energi på morgonen och kväll när det är mörkt ute, men solpaneler producerar inte ström i mörker.

AI-drivna smarta nät hjälper till att skicka energi dit den behövs som mest vid varje given tidpunkt. När produktionen är hög och förbrukningen är låg skickar de mer el till lager. De distribuerar lagrad kraft när användningen ökar och produktionen sjunker. Som ett resultat blir förnybar energi mer tillförlitlig.

Informerad förnybar expansion

På samma sätt är inte alla områden lika lämpliga för förnybar energi. Solpaneler producerar mer kraft i regioner med mycket solljus, och pga vindar ökar på högre höjder, är vindkraftverk bäst för bergsregioner. Men invecklade markägande och byggandets inverkan på närliggande djurliv komplicerar saken.

Maskininlärningsmodeller kan hjälpa till genom att analysera alla dessa komplexa faktorer samtidigt. AI kan lyfta fram idealiska platser för att bygga ny förnybar infrastruktur snabbare och mer exakt än vad människor kan. Ju mer komplexa dessa beslut blir, desto mer fördelaktigt blir AI.

Genom att förlita sig på AI-insikter kan energiföretag hitta var förnybara system skulle producera mest energi till lägsta kostnad och ekologisk påverkan. Det informerade beslutsfattandet möjliggör en smidigare och säkrare övergång till utsläppsfri el.

Grid Underhåll

Eftersom grön energi till sin natur är mer volatil än on-demand-alternativ, är underhåll viktigare. Eventuella haverier kan orsaka omfattande strömavbrott, och höga reparationskostnader förstärker dessa systems redan branta prislappar. AI kan hjälpa till genom prediktivt underhåll.

Förutsägande underhåll förutser utrustningsfel genom att lära sig att identifiera tidiga varningstecken. Dessa system uppmärksammar tekniker på problem medan de fortfarande är små, enkla och prisvärda att fixa. Som ett resultat, prediktivt underhåll minskar stilleståndstiden och förbättrar effektiviteten på en nivå som konventionella reparationsmetoder inte kan nå.

Denna AI-drivna underhållsstrategi är också användbar för befintliga icke-förnybara nät. Energibolag kan minimera energislöseri och störningar genom att hålla kraftnäten i bättre skick. Som ett resultat ger de samma mängd el med färre utsläpp.

Förbättrad energieffektivitet

Effektivitet är en annan viktig del av omställningen till grön energi. Att minska förbrukningen i fossilbränsledrivna miljöer minskar utsläppen innan områden går över till förnybart. Högre effektivitet i regioner som redan använder förnybara energikällor innebär att dessa intermittenta kraftkällor inte behöver producera lika mycket el för att möta människors behov.

AI:s roll på detta område liknar hur smarta nät fungerar. AI-drivna Internet of Things (IoT)-enheter i hem, företag och kraftverk kan analysera realtidsförhållanden och justera energileveransen som svar. På så sätt kan de använda så lite el som möjligt samtidigt som de stödjer samma processer.

Smarta termostater är ett utmärkt exempel på detta koncept i aktion. Så relativt enkla som dessa enheter är, minskar de användningen av uppvärmning och kylning med 8 % per år i genomsnitt. Att tillämpa samma adaptiva teknik på större miljöer kan ge betydande energibesparingar.

Supply Chain Optimering

På samma sätt kan AI minska den större energiförsörjningskedjans koldioxidavtryck. Maskininlärningsmodeller kan analysera kraftnät för att hitta områden där subtila förändringar kan minska utsläppen. Många av dessa möjligheter är lätta för mänskliga ögon att missa, men AI är mycket effektiv vid denna typ av analys.

Till exempel renoverade krafttransformatorer eliminera avfall och utsläpp från att tillverka en ny. Detta alternativ är lätt att förbise på grund av dess enkelhet men kan påverka elnätet avsevärt. AI kan identifiera var återvinning är den bästa vägen framåt och rekommendera det till energiföretag.

Utsläppsminskningar kan också bero på att man använder en närmare leverantör, fördelar transporter på ett annat sätt eller hittar källor för återvunnet material. AI-analys kan hitta den bästa kombinationen av dessa komplexa faktorer för att säkerställa att energiförsörjningskedjorna blir så effektiva som möjligt.

Vädermodellering

Väderprognoser och väderanalyser kommer att bli allt viktigare i takt med att världen förlitar sig mer på förnybar energi. AI:s bevisade effektivitet i prediktiva uppgifter gör den till det perfekta verktyget för jobbet.

Vissa organisationer använder redan modeller för djupinlärning för att förutsäga solgenereringsnivåer, som varierar kraftigt i olika väderförhållanden. Denna AI-metod är mer exakt vid denna förutsägelse än konventionella prognoser. Det blir lättare att planera effektiva gröna energiomställningar.

Liknande lösningar kan också förbereda energibolag för inkommande svåra väderhändelser. AI-modeller kan varna myndigheter om förhållanden som kan störa gröna kraftkällor. Med dessa tidiga varningar kan kraftbolag säkerställa tillräckliga energireserver och skydda sin infrastruktur för att förhindra skador och avbrott.

Energihandel i realtid

En annan fördel med AI för grön energi är att det möjliggör snabbare och mer lönsam energihandel. Till skillnad från konventionella kraftkällor låter förnybara energikällor människor generera sin egen el genom solpaneler eller små turbiner på deras fastighet. AI-aktiverad energihandel möjliggör en snabbare avkastning på sin investering i dessa system, vilket uppmuntrar en bredare användning.

Den genomsnittliga installationen av solpaneler i bostäder kostar över $16,000även efter skatteavdrag. Men eftersom ägare genererar sin egen kraft sparar de pengar genom att betala mindre i elräkningar. AI ökar dessa besparingar genom att sälja överskottsenergi från dessa system tillbaka till nätet. 

Eftersom förnybar energi är intermittent genererar de mer än vad husägare kan behöva. AI kan känna igen när detta händer och automatiskt skicka energin till elbolag när det är som mest kostnadseffektivt. Följaktligen kan nätet distribuera mer förnybar kraft medan ägare av dessa förnybara energikällor tjänar pengar för att kompensera installationskostnaderna.

AI kommer att bana väg för en grönare framtid

Övergången till grön energi är en avgörande men komplicerad process. Även om AI inte är en komplett lösning, ger den nödvändig hjälp i den övergången.

AI har hastigheten, noggrannheten och insikten som företag och deras kunder behöver för att göra storskalig förnybar energi lönsam. Samtidigt kommer det att minska utsläppen från konventionella, fossilbränsleberoende system. När hotet om klimatförändringar växer blir dessa fördelar svårare att förbise. AI kommer att bli en klimatnödvändighet som ett resultat.