ШІ – це майбутнє зеленої енергії?

Зелена енергія є важливою у боротьбі зі зміною клімату. Світ має використовувати менше електроенергії та переключитися на менш шкідливі джерела, але це складніше, ніж здається на перший погляд. ШІ може виявитися відсутньою частиною головоломки.

Експерти мають виявлено понад 50 випадків використання для ШІ в енергетиці. Багато з цих додатків підтримують перехід до стійкої енергетичної інфраструктури. Ось погляд на деякі з найважливіших застосувань, підкреслюючи, чому штучний інтелект – це майбутнє зеленої енергії. 

Розумні сітки

Розумні мережі, які підтримують двосторонні потоки електроенергії та використовують широкі технології передачі даних, є найпопулярнішим застосуванням ШІ в енергетиці. AI аналізує тисячі точок даних ці мережі виробляють, щоб уможливити налаштування в реальному часі. Ці поточні зміни є ключовими для вирішення однієї з найбільших проблем відновлюваної енергетики — переривчастості.

Сонячні батареї та вітрові турбіни не можуть виробляти електроенергію за потребою, оскільки вони залежать від коливань природних явищ. Періоди їх найвищої генерації також часто не збігаються з піковим споживанням. Взимку люди використовувати більше енергії вранці і ввечері, коли темно, але сонячні панелі не виробляють електроенергію в темряві.

Розумні мережі на основі штучного інтелекту допомагають, надсилаючи енергію туди, де вона найбільше потрібна в будь-який момент часу. Коли генерація висока, а споживання низьке, вони відправляють більше електроенергії в накопичувачі. Вони розподіляють накопичену енергію, коли використання зростає, а виробництво падає. В результаті відновлювана енергетика стає більш надійною.

Інформоване розширення відновлюваних джерел

Так само не кожна територія однаково підходить для відновлюваних джерел енергії. Сонячні панелі виробляють більше енергії в регіонах з великою кількістю сонячного світла, і тому вітри посилюються на великих висотах, вітрові турбіни найкраще підходять для гірських регіонів. Однак складнощі власності на землю та вплив будівництва на прилеглу дику природу ускладнюють справу.

Моделі машинного навчання можуть допомогти, аналізуючи всі ці складні фактори одночасно. ШІ може виділити ідеальні місця для будівництва нової інфраструктури відновлюваних джерел швидше й точніше, ніж люди. Чим складнішими стають ці рішення, тим вигіднішим стає ШІ.

Покладаючись на знання штучного інтелекту, енергетичні компанії можуть знайти, де системи відновлюваних джерел енергії вироблятимуть найбільше енергії з найменшими витратами та екологічним впливом. Таке обґрунтоване прийняття рішень забезпечує більш плавний і безпечний перехід на електроенергію без викидів.

Обслуговування мережі

Оскільки зелена енергія за своєю суттю є більш мінливою, ніж альтернативи на вимогу, обслуговування є важливішим. Будь-які поломки можуть спричинити масові збої в електропостачанні, а високі витрати на ремонт підвищують і так високі ціни на ці системи. AI може допомогти завдяки профілактичному технічному обслуговуванню.

Прогнозне технічне обслуговування передбачає несправності обладнання, навчаючись визначати ранні попереджувальні ознаки. Ці системи попереджають техніків про проблеми, поки вони ще невеликі, їх легко та доступно виправити. Як наслідок, прогнозне обслуговування скорочує час простою та підвищує ефективність на рівні, якого не досягають традиційні методи ремонту.

Ця стратегія технічного обслуговування, керована ШІ, також корисна для існуючих невідновлюваних мереж. Комунальні підприємства можуть мінімізувати витрати енергії та збої, підтримуючи електромережі в кращому стані. В результаті вони виробляють таку ж кількість електроенергії з меншими викидами.

Покращена енергоефективність

Ефективність є ще однією важливою частиною переходу до зеленої енергетики. Зменшення споживання в середовищах, що працюють на викопному паливі, зменшує викиди до того, як регіони перейдуть на відновлювані джерела енергії. Вища ефективність у регіонах, які вже використовують відновлювані джерела енергії, означає, що цим періодичним джерелам живлення не потрібно виробляти стільки електроенергії, щоб задовольнити потреби людей.

Роль штучного інтелекту в цій сфері подібна до роботи розумних мереж. Пристрої Інтернету речей (IoT) на базі штучного інтелекту в будинках, на підприємствах і на електростанціях можуть аналізувати умови в реальному часі та регулювати подачу енергії у відповідь. Таким чином, вони можуть використовувати якомога менше електроенергії, підтримуючи ті самі процеси.

Розумні термостати є чудовим прикладом цієї концепції в дії. Незважаючи на те, що ці пристрої відносно прості, вони зменшують споживання нагрівання та охолодження на 8% на рік в середньому. Застосування тієї ж адаптивної технології до масштабних середовищ може дати значну економію енергії.

Оптимізація ланцюга поставок

Подібним чином штучний інтелект може зменшити вуглецевий слід більшого ланцюга постачання енергії. Моделі машинного навчання можуть аналізувати електромережі, щоб знаходити області, де незначні зміни можуть зменшити викиди. Багато з цих можливостей людське око легко пропустити, але штучний інтелект дуже ефективний у такому аналізі.

Наприклад, відновлені силові трансформатори усунення відходів і викидів від виготовлення нового. Цю альтернативу легко не помітити через її простоту, але вона може значно вплинути на енергомережу. ШІ може визначити, де переробка є кращим шляхом, і порекомендувати це комунальним компаніям.

Скорочення викидів також може бути пов’язано з використанням ближчого постачальника, іншим розподілом поставок або пошуком джерел перероблених матеріалів. Аналітики штучного інтелекту можуть знайти найкращу комбінацію цих складних факторів, щоб забезпечити максимально ефективну роботу ланцюгів постачання енергії.

Моделювання погоди

Прогнозування та аналіз погоди ставатимуть все більш важливими, оскільки світ все більше покладається на відновлювані джерела енергії. Доведена ефективність штучного інтелекту в прогнозних завданнях робить його ідеальним інструментом для роботи.

Деякі організації вже використовують моделі глибокого навчання для прогнозування рівнів сонячної генерації, які сильно змінюються в різних погодних умовах. Цей підхід штучного інтелекту точніший у цьому прогнозі, ніж звичайне прогнозування. У результаті планування ефективних переходів на зелену енергію стає легшим.

Подібні рішення також можуть підготувати комунальні підприємства до майбутніх суворих погодних явищ. Моделі штучного інтелекту можуть сповіщати владу про умови, які можуть порушити екологічні джерела енергії. За допомогою цих ранніх попереджень енергетичні компанії можуть забезпечити достатні запаси енергії та захистити свою інфраструктуру, щоб запобігти пошкодженням і збоям.

Торгівля енергією в реальному часі

Ще одна перевага штучного інтелекту для зеленої енергії полягає в тому, що він забезпечує швидшу та прибуткову торгівлю енергією. На відміну від звичайних джерел енергії, відновлювані джерела енергії дозволяють людям виробляти власну електроенергію за допомогою сонячних панелей або невеликих турбін на своїй території. Торгівля енергією з підтримкою штучного інтелекту дозволяє швидше повернути їхні інвестиції в ці системи, заохочуючи ширше впровадження.

Середня установка сонячної панелі в житлових приміщеннях коштує понад 16,000 доларів, навіть після податкових кредитів. Однак, оскільки власники виробляють власну електроенергію, вони економлять гроші, сплачуючи менше рахунків за електроенергію. AI збільшує цю економію, продаючи надлишок енергії з цих систем назад в мережу. 

Оскільки відновлювані джерела енергії є періодичними, вони генеруватимуть більше, ніж може знадобитися домовласникам. ШІ може розпізнати, коли це станеться, і автоматично відправити енергію комунальним компаніям, коли це буде найбільш рентабельно. Отже, мережа може розподіляти більше відновлюваної енергії, а власники цих відновлюваних джерел енергії заробляють гроші, щоб компенсувати витрати на встановлення.

ШІ прокладе шлях до зеленішого майбутнього

Перехід до зеленої енергетики є важливим, але складним процесом. Хоча ШІ не є повним рішенням, він надає необхідну допомогу в цьому переході.

ШІ володіє швидкістю, точністю та розумінням, необхідним комунальним компаніям та їхнім клієнтам, щоб зробити масштабну відновлювану енергетику життєздатною. Водночас це зменшить викиди від звичайних систем, що працюють на викопному паливі. Оскільки загроза зміни клімату зростає, ці переваги стає все важче не помітити. В результаті штучний інтелект стане кліматичною необхідністю.