Är AI framtiden för grön energi?

Grön energi är avgörande i kampen mot klimatförändringar. Världen måste använda mindre kraft och byta till mindre skadliga källor, men det är mer komplicerat än det först verkar. AI kan visa sig vara den saknade pusselbiten.

Experter har identifierat över 50 användningsområden för AI inom energisektorn. Många av dessa tillämpningar stöder övergången till en hållbar energiinfrastruktur. Här är en titt på några av de viktigaste användningsområdena, som visar varför AI är framtiden för grön energi. 

Smarta nät

Smart nät, som stöder tvåvägskraftflöden och använder omfattande data-teknologier, är AI:s mest populära tillämpning inom energi. AI analyserar de tusentals datapunkter som dessa nät producerar för att möjliggöra realtidsjusteringar. Dessa kontinuerliga förändringar är avgörande för att hantera en av de största utmaningarna för förnybara energikällor — intermittens.

Solceller och vindkraftverk kan inte producera energi på begäran eftersom de är beroende av varierande naturliga företeelser. Deras högsta produktionstider sammanfaller ofta inte med toppkonsumtionen. Under vintermånaderna använder människor mer energi på morgonen och kvällen när det är mörkt, men solceller producerar inte energi i mörker.

AI-styrda smarta nät hjälper genom att skicka energi till där den behövs mest vid varje given tidpunkt. När produktionen är hög och konsumtionen är låg skickar de mer el till lagring. De distribuerar lagrad energi när användningen ökar och produktionen minskar. Som ett resultat blir förnybara energikällor mer tillförlitliga.

Informera om förnybara utvidgningar

På liknande sätt är inte alla områden lika lämpliga för förnybara energikällor. Solceller producerar mer energi i områden med mycket solljus, och eftersom vindar ökar på högre höjder, är vindkraftverk bäst lämpade för bergsområden. Men markägandets komplexitet och konstruktionens påverkan på den omgivande vilda naturen komplicerar frågan.

Maskinlärningsmodeller kan hjälpa till genom att analysera alla dessa komplexa faktorer samtidigt. AI kan belysa idealiska platser för att bygga ny förnybar infrastruktur snabbare och mer exakt än människor kan. Ju mer komplexa dessa beslut blir, desto mer fördelaktig blir AI.

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

Nätunderhåll

Eftersom grön energi är mer volatil än på-begäran-alternativ är underhåll viktigare. Eventuella driftstopp kan orsaka omfattande strömavbrott, och höga reparationskostnader förstärker dessa system redan höga prislappar. AI kan hjälpa till genom förutsägbart underhåll.

Förutsägbart underhåll förutser utrustningshaverier genom att lära sig att identifiera tidiga varningstecken. Dessa system varnar tekniker för problem medan de fortfarande är små, lätta och billiga att åtgärda. Som ett resultat minskar förutsägbart underhåll nedtid och förbättrar effektiviteten på en nivå som konventionella reparationssätt inte kan nå.

Denna AI-styrda underhållsstrategi är också användbar för befintliga icke-förnybara nät. Energiföretag kan minimera energiförluster och störningar genom att hålla kraftnät i bättre skick. Som ett resultat kan de tillhandahålla samma mängd el med färre utsläpp.

Förbättrad energieffektivitet

Energieffektivitet är en annan viktig del av övergången till grön energi. Att minska konsumtionen i fossilbränslebaserade miljöer minskar utsläppen innan områdena byter till förnybara energikällor. Högre effektivitet i områden som redan använder förnybara energikällor innebär att dessa intermittenta kraftkällor inte behöver producera så mycket el för att möta människors behov.

AI:s roll i detta område är liknande hur smarta nät fungerar. AI-styrda IoT-enheter i hem, företag och kraftverk kan analysera realtidsförhållanden och justera energitillförseln i enlighet med detta. På så sätt kan de använda så lite el som möjligt samtidigt som de stöder samma processer.

Smart termostat är ett utmärkt exempel på detta koncept i praktiken. Dessa enheter, som är relativt enkla, minskar uppvärmnings- och kylbehov med 8% per år i genomsnitt. Att tillämpa samma adaptiva teknik på större miljöer kan ge betydande energibesparingar.

Optimering av leverantörskedja

På liknande sätt kan AI minska den större energileverantörskedjans koldioxidavtryck. Maskinlärningsmodeller kan analysera energinät 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 effektivt för denna typ av analys.

Till exempel kan återställda krafttransformatorer eliminera avfall och utsläpp från tillverkning av en ny. Detta alternativ är lätt att förbise på grund av dess enkelhet, men kan ha en betydande inverkan på elnätet. AI kan identifiera var återvinning är den bättre vägen framåt och rekommendera det till energiföretag.

Utsläppsminskningar kan också härröra från att använda en närmare leverantör, utrymmesuppdelning av leveranser eller hitta återvunna materialkällor. AI-analyser kan hitta den bästa kombinationen av dessa komplexa faktorer för att säkerställa att energileverantörskedjor blir så effektiva som möjligt.

Vädermodellering

Väderprognoser och analys kommer att bli allt viktigare när världen blir mer beroende av förnybar energi. AI:s bevisade effektivitet i prediktiva uppgifter gör den till det ideala verktyget för jobbet.

Vissa organisationer använder redan djupinlärningsmodeller för att förutsäga solenergiproduktionsnivåer, som varierar kraftigt under olika väderförhållanden. Denna AI-tillvägagångssätt är mer exakt i denna förutsägelse än konventionell prognos. Att planera effektiva övergångar till grön energi blir lättare som ett resultat.

Liknande lösningar kan också förbereda energiföretag på kommande allvarliga väderhändelser. AI-modeller kan varna myndigheter för förhållanden som kan störa förnybara energikällor. Med dessa tidiga varningar kan energiföretag säkerställa tillräckliga energireserv och skydda sin infrastruktur för att förhindra skador och avbrott.

Realtidsenergihandel

En annan fördel med AI för grön energi är att den möjliggör snabbare och mer lönsam energihandel. Till skillnad från konventionella kraftkällor låter förnybara energikällor människor producera sin egen el genom solceller eller små turbiner på sin egendom. AI-aktiverad energihandel tillåter en snabbare avkastning på investeringen i dessa system, vilket uppmuntrar en bredare antagande.

Den genomsnittliga kostnaden för en solcellsanläggning överstiger 16 000 dollar, även efter skattelättnader. Men eftersom ägarna producerar sin egen el sparar de pengar genom att betala mindre i elräkningar. AI ökar dessa besparingar genom att sälja överskott av energi från dessa system tillbaka till nätet. 

Eftersom förnybara energikällor är intermittenta kommer de att producera mer energi än vad hemägare kan behöva. AI kan känna igen när detta händer och automatiskt skicka energin till energiföretag när det är som mest kostnadseffektivt. Följaktligen kan nätet distribuera mer förnybar energi samtidigt som 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. Medan AI inte är en komplett lösning, ger den nödvändig hjälp i denna övergång.

AI har den hastighet, noggrannhet och insikt som energiföretag och deras kunder behöver för att göra storskalig förnybar energi livskraftig. Samtidigt kommer det att minska utsläppen från konventionella, fossilbränslebaserade system. När hotet om klimatförändringar växer, blir dessa fördelar svårare att bortse från. AI kommer att bli ett klimatkrav som ett resultat.