AI คืออนาคตของพลังงานสีเขียวหรือไม่?

พลังงานสีเขียวเป็นสิ่งจำเป็นในการต่อสู้กับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ โลกจำเป็นต้องใช้พลังงานน้อยลงและเปลี่ยนไปใช้แหล่งพลังงานที่เป็นอันตรายน้อยลง แต่นั่นก็ซับซ้อนกว่าที่คิดในตอนแรก AI สามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นส่วนที่ขาดหายไปของปริศนา

ผู้เชี่ยวชาญมี ระบุกรณีการใช้งานมากกว่า 50 กรณี สำหรับ AI ในภาคพลังงาน แอปพลิเคชันจำนวนมากเหล่านี้สนับสนุนการเปลี่ยนแปลงไปสู่โครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานที่ยั่งยืน มาดูการใช้งานที่สำคัญที่สุดบางส่วน โดยเน้นว่าเหตุใด AI จึงเป็นอนาคตของพลังงานสีเขียว 

สมาร์ทกริด

กริดอัจฉริยะซึ่งรองรับการไหลของไฟฟ้าแบบสองทางและใช้เทคโนโลยีข้อมูลที่กว้างขวาง เป็นแอปพลิเคชั่นด้านพลังงานที่ได้รับความนิยมมากที่สุดของ AI AI วิเคราะห์ จุดข้อมูลนับพัน เครือข่ายเหล่านี้ผลิตขึ้นเพื่อให้สามารถปรับเปลี่ยนได้แบบเรียลไทม์ การเปลี่ยนแปลงที่กำลังดำเนินอยู่เหล่านี้เป็นกุญแจสำคัญในการจัดการกับความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดประการหนึ่งของพลังงานหมุนเวียน ซึ่งก็คือความไม่ต่อเนื่อง

แผงโซลาร์เซลล์และกังหันลมไม่สามารถสร้างพลังงานตามความต้องการได้เนื่องจากต้องอาศัยความผันผวนของเหตุการณ์ทางธรรมชาติ ระยะเวลาการสร้างสูงสุดมักไม่สอดคล้องกับการบริโภคสูงสุดเช่นกัน ในช่วงฤดูหนาวผู้คน ใช้พลังงานมากขึ้นในตอนเช้า และยามเย็นเมื่อมืด แต่แผงโซลาร์เซลล์ไม่ผลิตพลังงานในความมืด

กริดอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยโดยการส่งพลังงานไปยังจุดที่ต้องการมากที่สุดในเวลาใดก็ตาม เมื่อการผลิตสูงและการบริโภคต่ำ ก็จะส่งไฟฟ้าไปกักเก็บมากขึ้น โดยจะกระจายพลังงานที่เก็บไว้เมื่อมีการใช้งานเพิ่มขึ้นและการผลิตลดลง ส่งผลให้พลังงานหมุนเวียนมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น

แจ้งการขยายพลังงานทดแทน

ในทำนองเดียวกัน ไม่ใช่ว่าทุกพื้นที่จะเหมาะสมสำหรับพลังงานหมุนเวียนเท่ากัน แผงโซลาร์เซลล์ผลิตพลังงานได้มากขึ้นในภูมิภาคที่มีแสงแดดส่องถึงมาก และเนื่องจาก ลมเพิ่มขึ้นที่ระดับความสูงที่สูงขึ้น, กังหันลมเหมาะที่สุดสำหรับบริเวณภูเขา อย่างไรก็ตาม ความซับซ้อนในการเป็นเจ้าของที่ดินและผลกระทบจากการก่อสร้างต่อสัตว์ป่าในบริเวณใกล้เคียงทำให้เรื่องนี้ซับซ้อนขึ้น

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถช่วยได้โดยการวิเคราะห์ปัจจัยที่ซับซ้อนทั้งหมดนี้ไปพร้อมๆ กัน AI สามารถเน้นจุดที่เหมาะสมที่สุดในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานหมุนเวียนใหม่ได้รวดเร็วและแม่นยำมากกว่าที่มนุษย์สามารถทำได้ ยิ่งการตัดสินใจเหล่านี้ซับซ้อนมากเท่าไร AI ก็จะยิ่งได้เปรียบมากขึ้นเท่านั้น

ด้วยการอาศัยข้อมูลเชิงลึกของ AI บริษัทพลังงานสามารถค้นหาได้ว่าระบบหมุนเวียนจะผลิตพลังงานได้มากที่สุดในราคาที่ถูกที่สุดและมีผลกระทบต่อระบบนิเวศที่ใด การตัดสินใจอย่างมีข้อมูลช่วยให้การเปลี่ยนไปใช้ไฟฟ้าไร้มลพิษราบรื่นและปลอดภัยยิ่งขึ้น

การบำรุงรักษากริด

เนื่องจากพลังงานสีเขียวมีความผันผวนมากกว่าพลังงานทดแทนตามความต้องการ การบำรุงรักษาจึงมีความสำคัญมากกว่า ความเสียหายใด ๆ อาจทำให้เกิดการหยุดชะงักของพลังงานในวงกว้าง และค่าซ่อมที่สูงทำให้ป้ายราคาที่สูงชันอยู่แล้วของระบบเหล่านี้ขยายใหญ่ขึ้น AI สามารถช่วยได้ด้วยการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์คาดการณ์ถึงความล้มเหลวของอุปกรณ์โดยการเรียนรู้ที่จะระบุสัญญาณเตือนล่วงหน้า ระบบเหล่านี้จะแจ้งเตือนช่างเทคนิคถึงปัญหาต่างๆ ในขณะที่ปัญหาเหล่านั้นยังเล็ก ง่าย และราคาไม่แพงในการแก้ไข ส่งผลให้สามารถคาดการณ์การบำรุงรักษาได้ ลดการหยุดทำงานและปรับปรุงประสิทธิภาพ ในระดับการซ่อมแซมแบบเดิมๆ ไม่สามารถเข้าถึงได้

กลยุทธ์การบำรุงรักษาที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้ยังมีประโยชน์สำหรับกริดที่ไม่สามารถหมุนเวียนได้ที่มีอยู่อีกด้วย บริษัทสาธารณูปโภคสามารถลดการสูญเสียพลังงานและการหยุดชะงักโดยการรักษาเครือข่ายพลังงานให้อยู่ในสภาพที่ดีขึ้น ส่งผลให้ผลิตไฟฟ้าได้ในปริมาณเท่าเดิมแต่ปล่อยก๊าซเรือนกระจกน้อยลง

ปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงาน

ประสิทธิภาพเป็นอีกส่วนสำคัญของการเปลี่ยนผ่านสู่พลังงานสีเขียว การลดการบริโภคในสภาพแวดล้อมที่ใช้พลังงานเชื้อเพลิงฟอสซิลจะช่วยลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกก่อนที่พื้นที่ต่างๆ จะเปลี่ยนมาใช้พลังงานหมุนเวียน ประสิทธิภาพที่สูงขึ้นในภูมิภาคที่ใช้พลังงานหมุนเวียนอยู่แล้วหมายความว่าแหล่งพลังงานที่ไม่ต่อเนื่องเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องผลิตไฟฟ้าได้มากเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้คน

บทบาทของ AI ในด้านนี้คล้ายคลึงกับวิธีการทำงานของกริดอัจฉริยะ อุปกรณ์ Internet of Things (IoT) ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในบ้าน ธุรกิจ และโรงไฟฟ้า สามารถวิเคราะห์สภาวะแบบเรียลไทม์และปรับการส่งพลังงานตามการตอบสนอง ด้วยวิธีนี้ พวกเขาจึงสามารถใช้ไฟฟ้าน้อยที่สุดเท่าที่จะทำได้ในขณะที่สนับสนุนกระบวนการเดียวกัน

ตัวควบคุมอุณหภูมิอัจฉริยะเป็นตัวอย่างที่ดีเยี่ยมของแนวคิดนี้ในการใช้งานจริง แม้ว่าอุปกรณ์เหล่านี้จะค่อนข้างเรียบง่าย แต่ก็ลดการใช้ความร้อนและความเย็นลง 8% ต่อปี โดยเฉลี่ย. การใช้เทคโนโลยีการปรับตัวแบบเดียวกันนี้กับสภาพแวดล้อมขนาดใหญ่สามารถประหยัดพลังงานได้มาก

การเพิ่มประสิทธิภาพซัพพลายเชน

ในทำนองเดียวกัน AI สามารถลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนของห่วงโซ่อุปทานพลังงานที่ใหญ่ขึ้นได้ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถวิเคราะห์เครือข่ายพลังงานเพื่อค้นหาพื้นที่ที่การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยสามารถลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกได้ โอกาสมากมายเหล่านี้เป็นเรื่องง่ายที่สายตามนุษย์จะพลาด แต่ AI มีประสิทธิภาพสูงในการวิเคราะห์ประเภทนี้

เช่น การปรับสภาพหม้อแปลงไฟฟ้ากำลัง กำจัดของเสียและการปล่อยมลพิษ จากการผลิตใหม่ ทางเลือกนี้มองข้ามได้ง่ายเนื่องจากความเรียบง่ายแต่อาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อโครงข่ายไฟฟ้า AI สามารถระบุได้ว่าการรีไซเคิลเป็นแนวทางที่ดีกว่าตรงไหน และแนะนำให้บริษัทสาธารณูปโภคต่างๆ ทราบ

การลดการปล่อยก๊าซอาจเกิดจากการใช้ซัพพลายเออร์ที่ใกล้ชิดมากขึ้น การเว้นระยะห่างในการจัดส่งให้แตกต่างออกไป หรือการค้นหาแหล่งวัสดุรีไซเคิล การวิเคราะห์ AI สามารถค้นหาการผสมผสานที่ดีที่สุดของปัจจัยที่ซับซ้อนเหล่านี้ เพื่อให้แน่ใจว่าห่วงโซ่อุปทานพลังงานจะมีประสิทธิภาพมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

การสร้างแบบจำลองสภาพอากาศ

การพยากรณ์อากาศและการวิเคราะห์จะมีความสำคัญมากขึ้น เนื่องจากโลกต้องพึ่งพาพลังงานหมุนเวียนมากขึ้น ประสิทธิภาพที่ได้รับการพิสูจน์แล้วของ AI ในงานคาดการณ์ทำให้เป็นเครื่องมือในอุดมคติสำหรับงาน

บางองค์กรใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อคาดการณ์ระดับการสร้างพลังงานแสงอาทิตย์อยู่แล้ว ซึ่งแตกต่างกันไปตามสภาพอากาศที่แตกต่างกัน วิธีการคาดการณ์ด้วย AI นี้แม่นยำกว่าการคาดการณ์แบบเดิมๆ การวางแผนการเปลี่ยนผ่านพลังงานสีเขียวอย่างมีประสิทธิผลจะง่ายขึ้น

โซลูชั่นที่คล้ายกันยังสามารถเตรียมบริษัทสาธารณูปโภคให้พร้อมรับมือเหตุการณ์สภาพอากาศเลวร้ายที่กำลังจะเกิดขึ้นได้ โมเดล AI สามารถแจ้งเตือนหน่วยงานเกี่ยวกับสภาวะที่อาจรบกวนแหล่งพลังงานสีเขียว ด้วยการเตือนล่วงหน้าเหล่านี้ บริษัทพลังงานสามารถรับประกันพลังงานสำรองที่เพียงพอและปกป้องโครงสร้างพื้นฐานเพื่อป้องกันความเสียหายและการหยุดทำงาน

การซื้อขายพลังงานแบบเรียลไทม์

ข้อดีอีกประการหนึ่งของ AI สำหรับพลังงานสีเขียวคือช่วยให้ซื้อขายพลังงานได้รวดเร็วและมีกำไรมากขึ้น ต่างจากแหล่งพลังงานทั่วไป พลังงานหมุนเวียนทำให้ผู้คนผลิตไฟฟ้าได้เองผ่านแผงโซลาร์เซลล์หรือกังหันขนาดเล็กในที่ดินของตน การซื้อขายพลังงานที่เปิดใช้งาน AI ช่วยให้ได้รับผลตอบแทนจากการลงทุนในระบบเหล่านี้เร็วขึ้น และส่งเสริมให้เกิดการยอมรับในวงกว้างมากขึ้น

การติดตั้งแผงโซลาร์เซลล์ที่อยู่อาศัยโดยเฉลี่ย ราคามากกว่า 16,000 ดอลลาร์แม้ว่าจะได้รับเครดิตภาษีแล้วก็ตาม อย่างไรก็ตาม เนื่องจากเจ้าของไฟฟ้าผลิตไฟฟ้าเอง พวกเขาจึงประหยัดเงินโดยจ่ายค่าไฟน้อยลง AI ช่วยเพิ่มการประหยัดเหล่านั้นด้วยการขายพลังงานส่วนเกินจากระบบเหล่านี้กลับไปยังกริด 

เนื่องจากพลังงานหมุนเวียนเกิดขึ้นเป็นระยะๆ จึงสร้างได้มากกว่าที่เจ้าของบ้านต้องการ AI สามารถรับรู้เมื่อสิ่งนี้เกิดขึ้น และส่งพลังงานไปยังบริษัทสาธารณูปโภคโดยอัตโนมัติเมื่อมีความคุ้มค่าที่สุด เป็นผลให้โครงข่ายสามารถกระจายพลังงานหมุนเวียนได้มากขึ้น ในขณะที่เจ้าของพลังงานหมุนเวียนเหล่านี้สร้างรายได้เพื่อชดเชยต้นทุนการติดตั้ง

AI จะปูทางไปสู่อนาคตที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม

การเปลี่ยนมาใช้พลังงานสีเขียวเป็นกระบวนการที่สำคัญแต่ซับซ้อน แม้ว่า AI จะไม่ใช่โซลูชันที่สมบูรณ์ แต่ก็ให้ความช่วยเหลือที่จำเป็นในการเปลี่ยนแปลงดังกล่าว

AI มีความเร็ว ความแม่นยำ และข้อมูลเชิงลึกที่บริษัทสาธารณูปโภคต่างๆ และลูกค้าของพวกเขาจำเป็นต้องทำให้พลังงานหมุนเวียนขนาดใหญ่สามารถนำไปใช้ได้จริง ในเวลาเดียวกัน จะช่วยลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากระบบทั่วไปที่ต้องใช้เชื้อเพลิงฟอสซิล เมื่อภัยคุกคามจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศเพิ่มมากขึ้น ข้อดีเหล่านี้ก็กลายเป็นเรื่องยากที่จะมองข้าม ด้วยเหตุนี้ AI จึงกลายเป็นสิ่งจำเป็นด้านสภาพอากาศ